基于改进NSGA-III算法的钻井参数多目标动态优化方法

文档序号:35505882发布日期:2023-09-20 17:35阅读:30来源:国知局
基于改进NSGA-III算法的钻井参数多目标动态优化方法

本发明涉及大数据机器学习及石油工程安全,具体为基于改进nsga-iii算法的钻井参数多目标动态优化方法。


背景技术:

1、随着钻井技术的不断发展和应用,如何通过优化设计来提高钻井效率和安全性逐渐成为了钻井领域研究的热点问题。在钻井过程中,井筒压力是一个非常重要的参数,它是指在钻井中所产生的井筒内部的压力,也是评估井眼稳定性的重要参数。因此,在钻井过程中,如何通过合理的钻井参数设计来控制井筒压力,提高钻井效率和安全性是研究的重点之一。

2、传统的钻井参数设计方法通常是根据以往的经验和单一目标函数来确定钻进参数,这种方法存在的问题是忽略了多种因素的综合作用,很难找到最优的设计方案。而随着计算机技术的发展和多目标优化算法的应用,钻进参数的多目标优化设计方法被提出并广泛应用。

3、改进的nsga-iii算法是一种经典的多目标优化算法,通过使用增量式优化算法(incremental optimization,io)来更新每个个体的适应度值。在传统的nsga-iii算法中,约束条件和参数范围一般是固定的,而改进nsga-iii算法通过io算法可以动态地调整约束条件和参数范围,使得优化结果更加符合实际情况。它可以根据当前种群的状态,通过增量式地更新适应度值来提高计算效率。即改进nsga-iii算法使用io来实现动态更新约束条件和参数范围。io算法可以根据当前种群的状态,通过增量式地更新个体的适应度值,从而实现更快的收敛速度。

4、基于改进nsgaiii算法的钻进多参数多目标优化设计研究,是一种通过建立井筒压力动态约束模型来确定钻进参数的优化设计方法。该方法将井筒压力作为约束条件,同时考虑多个目标函数,如最小化成本、最大化钻进速度等,利用多目标优化算法来寻找最优的钻进参数组合。本发明的提出可以在钻井过程中达到经济和高效的钻井目标。


技术实现思路

1、本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊,而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

2、鉴于上述存在的问题,提出了本发明。

3、因此,本发明解决的技术问题是:使用传统的nsga-iii算法来对参数进行优化,井筒压力会被算法看作是个静态的约束范围,会在优化过程中忽略了井筒压力的动态变化,因此在实际应用中可能会存在一定的误差,而改进的算法则在优化过程中考虑了井筒压力的动态变化,并结合增量式优化算法,通过实时更新约束条件和优化参数,得到更为准确、优化程度更高的钻井参数。

4、为解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:基于改进nsga-iii算法的钻井参数多目标动态优化方法,包括:

5、收集钻进参数和约束条件,对收集的数进行预处理;

6、根据收集的钻进参数和约束条件,建立待优化的模型以及动态约束模型;

7、运用改进的nsgaiii算法对模型进行优化;

8、对得到的非支配解集合进行验证和分析,确保所选的最优解符合实际应用要求。

9、作为本发明所述的基于改进nsga-iii算法的钻井参数多目标动态优化方法的一种优选方案,其中,所述钻进参数包括:密度、井口回压、排量;

10、所述约束条件包括井筒压力、钻头转速、排量、钻压。

11、作为本发明所述的基于改进nsga-iii算法的钻井参数多目标动态优化方法的一种优选方案,其中,所述待优化模型以及动态约束模型包括:

12、对工程参数进行选取建立起井筒压力的约束模型和机械钻速、钻井成本多目标参数模型,根据转速、钻压、扭矩、钻头直径、井深参数建立起机械钻速模型、单位进尺成本模型、井筒环空压力模型。

13、作为本发明所述的基于改进nsga-iii算法的钻井参数多目标动态优化方法的一种优选方案,其中,所述机械钻速模型表示为:

14、

15、所述单位进尺成本模型表示为:

16、

17、所述井筒压力约束模型表示为:

18、pmin孔隙≤p环空压力≤pmax破裂;

19、所述环空压力模型表示为:

20、p环空压力=ρagsinθh+pwh+δpah;

21、其中,k表示地层可钻系数,w表示钻压,n表示转速,cp表示压差影响系数,ch表示水力净化系数,c2表示牙齿磨损系数,h表示牙齿磨损量;cb表示钻头成本,cr表示钻机费用,tt表示起下钻时间,t表示钻头纯钻时间,ht表示钻头进尺;ρa表示钻井液密度,h表示井深,pwh表示井口回压,δpa表示单位时间压耗。

22、作为本发明所述的基于改进nsga-iii算法的钻井参数多目标动态优化方法的一种优选方案,其中,所述对模型进行优化包括:

23、在计算适应度值和选择操作上进行了改进,计算每个个体的拥挤度距离及适应度值。

24、作为本发明所述的基于改进nsga-iii算法的钻井参数多目标动态优化方法的一种优选方案,其中,所述拥挤度距离表示为:

25、

26、其中,di表示个体i的拥挤度距离,fmax和fmin分别表示该层中适应度函数最大值和最小值,di+1和di-1分别表示个体i在该层中排名比它高和低的个体的适应度值之差。

27、作为本发明所述的基于改进nsga-iii算法的钻井参数多目标动态优化方法的一种优选方案,其中,所述适应度值表示为:

28、

29、其中,fi表示个体i的加权适应度值,wj表示第j个目标函数的权重值,fj(xi)表示个体i在第j个目标函数上的函数值。

30、作为本发明所述的基于改进nsga-iii算法的钻井参数多目标动态优化方法的一种优选方案,其中,改进的nsga-iii算法使用快速非支配排序和拥挤度距离实现选择操作;

31、对当前种群进行快速非支配排序,得到不同的非支配排序层;

32、对每个非支配排序层计算拥挤度距离,并将个体按照拥挤度距离从大到小排序;

33、根据排序后的顺序,依次选择个体直到种群大小达到预设值。

34、一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述方法的步骤。

35、一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述方法的步骤。

36、本发明的有益效果:本发明提供的基于改进nsga-iii算法的钻井参数多目标动态优化方法提高了钻井效率和经济效益,通过优化钻进参数,使得钻进过程更加高效和经济,降低钻井成本,同时,通过考虑钻头磨损、转速和井筒压力等因素,确保钻井效率和安全性,减少人工干预,采用改进的nsgaiii算法进行优化,可以自动得到最优解,减少人工干预,降低人力成本;提高钻井安全性和稳定性:通过动态约束井筒压力,可以确保钻进过程中井筒的稳定性和钻头切削效率,从而提高钻井效率和安全性,具有较强的实用性:该方法考虑了多个因素,不仅可以优化钻井过程中的效率和经济性,而且还能够充分考虑钻井过程中的安全和稳定性,具有较强的实用性和应用前景。

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