The invention provides a prediction method, equipment and storage device of drilling state variables, and a prediction method of drilling state variables. Firstly, the operation parameters related to the state parameters are briefly analyzed according to the mechanism, and then the high frequency disturbance in the data is filtered by the fast Fourier transform filtering method. Finally, according to the determined operation parameters and drilling state parameters, a prediction model of drilling state variables based on support vector regression is established. The utility model relates to a prediction device and a storage device for drilling state variables, which is used to realize a prediction method for drilling state variables. The beneficial effect of the present invention is that it can realize effective prediction of drilling state variables and provide good guidance for drilling operation.
【技术实现步骤摘要】
一种钻进状态变量的预测方法、设备及存储设备
本专利技术涉及地质勘探领域,尤其涉及一种钻进状态变量的预测方法、设备及存储设备。
技术介绍
我国主要矿产资源与能源大量依靠国外进口,国家安全与经济发展受制于人,而保障国家资源能源安全必需立足于国内。而我国矿产资源能源储量丰富,对其进行全面开采可以缓解国内供应的相对不足。然而在发展地质勘探开发的过程中,由于深部钻探遇到的地层层位较多,压力体系复杂,岩石类型复杂多变,具有高地应力、高地温、高渗透压及开采扰动的复杂地层力学环境,导致钻进过程中常用的传感器设备出现设备无法正常使用、信息传输困难、钻进过程干扰强烈、各系统间的耦合严重等问题。这些问题导致整个钻进系统成为了一个黑箱系统,操作人员在很大程度上只能根据经验去判断当前的钻进状态。然而由于个人经验不同,对当前的钻进状态的判断也会不同,这往往会给钻进过程带来截然不同的控制效果。根据经验性,使得对钻进状态的判断和控制具有很强的个人主观性。因此,亟需研究一种预测钻进状态的方法,对钻进状态的判断和控制具有重要的意义。
技术实现思路
为了解决上述问题,本专利技术提供了一种钻进状态变量的预测方法、设备及存储设备,一种钻进状态变量的预测方法,主要包括以下步骤:S101:根据钻进机理,确定出与钻进状态变量相关的操作参数,得到所述操作参数的数据;S102:利用快速傅里叶变化的方法,对所述数据进行低通滤波,滤除所述数据中存在的扰动;S103:根据滤波处理过的数据与所述操作参数对应的钻进状态变量,采用支持向量回归算法建立钻进状态变量的预测模型;S104:利用模型更新方法对所述模型对进行更新,得 ...
【技术保护点】
1.一种钻进状态变量的预测方法,其特征在于:包括以下步骤:S101:根据钻进机理,确定出与钻进状态变量相关的操作参数,得到所述操作参数的数据;S102:利用快速傅里叶变化的方法,对所述数据进行低通滤波,滤除所述数据中存在的扰动;S103:根据滤波处理过的数据与所述操作参数对应的钻进状态变量数据,采用支持向量回归算法建立钻进状态变量的预测模型;S104:利用模型更新方法对所述模型对进行更新,得到最终的钻进状态变量的预测模型;S105:将当前时刻的操作参数数据和钻进状态变量数据输入到最终的钻进状态变量的预测模型,预测出下一时刻的钻进状态变量数据,得到下一时刻的钻进状态。
【技术特征摘要】
1.一种钻进状态变量的预测方法,其特征在于:包括以下步骤:S101:根据钻进机理,确定出与钻进状态变量相关的操作参数,得到所述操作参数的数据;S102:利用快速傅里叶变化的方法,对所述数据进行低通滤波,滤除所述数据中存在的扰动;S103:根据滤波处理过的数据与所述操作参数对应的钻进状态变量数据,采用支持向量回归算法建立钻进状态变量的预测模型;S104:利用模型更新方法对所述模型对进行更新,得到最终的钻进状态变量的预测模型;S105:将当前时刻的操作参数数据和钻进状态变量数据输入到最终的钻进状态变量的预测模型,预测出下一时刻的钻进状态变量数据,得到下一时刻的钻进状态。2.如权利要求1所述的一种钻进状态变量的预测方法,其特征在于:在步骤S101中,操作参数包括:钻压、转速、泵量与钻井液密度。3.如权利要求1所述的一种钻进状态变量的预测方法,其特征在于:在步骤S102中,利用所述快速傅里叶滤波方法进行数据滤波的过程为...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈鑫,吴敏,曹卫华,周洋,
申请(专利权)人:中国地质大学武汉,
类型:发明
国别省市:湖北,42
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