基于改进遗传算法的钻井参数优选方法研究.pdf

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1、石油机械—１０—ＣＨＩＮＡＰＥＴＲＯＬＥＵＭＭＡＣＨＩＮＥＲＹ２０１６年第４４卷第１期◀钻井技术与装备▶∗基于改进遗传算法的钻井参数优选方法研究１２３４景宁蒋璐朦耿智邓丽超（１?中油国际（乍得）有限责任公司２?中国石油天然气勘探开发公司３?中国石油大学（北京）４?中石油昆仑燃气有限公司（涿州））摘要：为改善自适应遗传算法局部寻优精度较差的缺陷，提出基于模式搜索的遗传混合算法。在自适应遗传算法的基础上，对进化种群进行模式搜索寻优，使得该混合算法既具有较强的全局搜索能力，又提高了局部寻优精度。以钻井过

2、程中单位进尺成本作为目标函数，以克拉玛依地区已钻井为例对算法进行验证，计算结果表明，该井优化钻压比实际钻压平均值略高；而优化转速与实际钻速平均值相差不大；优化钻头磨损量比实际使用钻头磨损量高，提高钻头使用率能够在一定程度上降低钻井米成本，提高钻井经济效益。研究结果可为制定钻井设计方案提供依据。关键词：遗传算法；模式搜索；钻井工程；参数优选中图分类号：ＴＥ２２文献标识码：Ａｄｏｉ：１０?１６０８２／ｊ?ｃｎｋｉ?ｉｓｓｎ?１００１－４５７８?２０１６?０１?００３ＤｒｉｌｌｉｎｇＰａｒａｍｅｔｅｒＯ

3、ｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＡｄｖａｎｃｅｄＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ１２３４ＪｉｎｇＮｉｎｇＪｉａｎｇＬｕｍｅｎｇＧｅｎｇＺｈｉＤｅｎｇＬｉｃｈａｏ（１?ＣＮＰＣＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ（Ｃｈａｄ）Ｌｉｍｉｔｅｄ；２?ＣｈｉｎａＮａｔｉｏｎａｌＯｉｌ＆ＧａｓＥｘｐｌｏｒａｔｉｏｎａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ；３?ＣｈｉｎａＵｎｉ⁃ｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｅｔｒｏｌｅｕｍ（Ｂｅｉｊｉｎｇ）；４ＰｅｔｒｏＣｈｉｎａＫｕｎｌｕｎＧａｓＣｏ?，Ｌｔｄ?（Ｚｈｕｏｚｈｏｕ

4、））Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｅｄｅｆｅｃｔｏｆｐｏｏｒｌｏｃａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｅｃｉｓｉｏｎｆｏｒａｄａｐｔｉｖｅｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｇｅｎｅｔ⁃ｉｃｈｙｂｒｉｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｐａｔｔｅｒｎｓｅａｒｃｈｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ?Ｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｐａｔｔｅｒｎｓｅａｒｃｈｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｍａｋｅｓｔｈｅｈｙｂｒｉｄａｌｇｏ

5、ｒｉｔｈｍｈａｓｓｔｒｏｎｇｇｌｏｂａｌｓｅａｒｃｈａｂｉｌｉｔｙ，ａｎｄｉｍ⁃ｐｒｏｖｅｓｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｌｏｃａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ?Ｍａｋｉｎｇｔｈｅｃｏｓｔｐｅｒｍｅｔｅｒｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｄｒｉｌｌｉｎｇａｓｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｔａｋｉｎｇｔｈｅｄｒｉｌｌｅｄｗｅｌｌｉｎＫａｒａｍａｙａｓａｎｅｘａｍｐｌｅｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｏｐｔｉ⁃ｍｉｚｅｄＷＯＢｓｌｉ

6、ｇｈｔｌｙｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌａｖｅｒａｇｅＷＯＢ；ｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄＲＰＭｉｓａｌｍｏｓｔｔｈｅｓａｍｅｗｉｔｈｔｈｅｐｒａｃｔｉ⁃ｃａｌａｖｅｒａｇｅＲＰＭ；ｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄｄｒｉｌｌｂｉｔｗｅａｒｉｓｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌｂｉｔｗｅａｒ?Ｉｍｐｒｏｖｅｄｄｒｉｌｌｂｉｔｕｓａｇｅｃｏｕｌｄ，ｉｎｃｅｒｔａｉｎｅｘｔｅｎｔ，ｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｓｔｏｆｐｅｒｍｅｔｅｒ，ｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｅｃｏｎｏｍｉｃｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆ

7、ｄｒｉｌｌｉｎｇ?Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ；ｐａｔｔｅｒｎｓｅａｒｃｈ；ｄｒｉｌｌｉｎｇｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ；ｐａｒａｍｅｔｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ济效益具有重要作用。传统方法是用经验公式修正０引言杨格模式，解析性较好，与实际钻井情况符合率较高，但数学推导计算较为复杂，需要人工干预，效钻井参数优化设计是指在实际钻井生产作业过率较低。近年来也有学者提出基于可钻性表示的钻［１－４］程中，有许多需要考虑和设置的参数，包括机械参速模型和钻井参数实时优选目标函数，但应用数（

8、如钻压、转速等）和水力参数（如泵压、排结果都不太理想。笔者通过分析数据挖掘分类算量、泵冲等），寻找到这些参数的最优组合，使得法，提出了解决非线性多元函数优化问题的改进算钻井工程的经济效益最大化的设计方案。钻井参数法。基于模式搜索的遗传混合算法改善了自适应遗优选作为钻井设计中重要的环节，对于提高钻井经传算法局部寻优精度较差的缺陷，既具有较强的全∗基金项目：国家科技重大专项“钻井工程技术和工艺软件”（２０１１ＺＸ０５０２１－００６）的部分研究成果。２０１６年第４４卷第１期景宁等：基于改