基于锯齿型遗传算法的页岩气井钻井参数优化

白凯; 向华; 郑双进; 夏宏南; 杨海平

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基于锯齿型遗传算法的页岩气井钻井参数优化

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摘要

针对重庆涪陵地区页岩气钻进过程中钻井参数优化困难,导致钻井成本难以下降的问题,以钻进过程中钻井参数组合优化为最佳经济目标,采用一种锯齿型遗传(saw-tooth genetic algorithm,saw-tooth GA)算法对目标函数进行求解。该算法提出了具有周期性重新初始化的可变群体大小,其遵循具有非等振幅和变化周期(saw-tooth GA)的锯齿方案,可以在约束条件下优化钻井参数。通过该遗传算法的快速计算,能够得到不同转速、钻压下的组合钻井参数,实现最佳经济效益,降低钻井成本,并且该算法与其他方法相比具有收敛速度快、容易理解且实现简单的特点。根据涪陵地区页岩气焦页某井现场实际情况,对其在直井段的钻井参数进行了优化计算。

著录项

来源
《中国科技论文》 |2021年第9期|P.999-10031009|共6页
作者
白凯; 向华; 郑双进; 夏宏南; 杨海平;
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作者单位

长江大学计算机科学学院湖北荆州434023;

长江大学计算机科学学院湖北荆州434023;

长江大学石油工程学院武汉430100;

长江大学石油工程学院武汉430100;

江汉石油工程公司钻井一公司湖北潜江433121;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类钻井设计;
关键词
钻井参数优化; 锯齿型遗传算法; 单位进尺成本; 页岩气;

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