【技术实现步骤摘要】
基于地层岩性分类的小型钻机多模型钻速预测方法及设备
[0001]本专利技术涉及地质钻进
,尤其涉及一种基于地层岩性分类的小型钻机多模型钻速预测方法及设备。
技术介绍
[0002]现阶段小型钻机钻探施工主要以人工经验为主,为进一步提高地质调查科研工作的质量和效率,推进地质工作向精确、快速、综合方向发展,发展高端智能化钻探技术对于小型钻机地质勘探开发具有重要作用。钻速是衡量钻进效率的关键指标,精准的钻速预测对于钻进过程意义重大,但小型钻机钻进过程中存在地质力学环境复杂,非线性、强耦合、强干扰等特性突出,导致钻速模型精度不高。因此,建立高精度钻速模型是小型钻机钻进过程效率优化的重要基础。
技术实现思路
[0003]为了解决上述问题,本专利技术提供了一种基于地层岩性分类的小型钻机多模型钻速预测方法及设备,一种基于地层岩性分类的小型钻机多模型钻速预测方法,主要包括:
[0004]S1:根据实际工程应用经验,对井深、钻压、转速、扭矩、立压和钻速数据进行筛选和重新取样,然后,通过小波滤波和归一化对数据进行处理 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于地层岩性分类的小型钻机多模型钻速预测方法,其特征在于:包括:S1:根据实际工程应用经验,对井深、钻压、转速、扭矩、立压和钻速数据进行筛选和重新取样,然后,通过小波滤波和归一化对数据进行处理;S2:将地层岩性对应的钻压、转速、扭矩、立压和钻速数据经过步骤S1处理后划分为训练集、验证集和测试集;基于极限学习机和四折交叉验证方法建立岩性分类模型,利用训练集和验证集数据对该岩性分类模型进行训练,其输入是钻压、转速、扭矩、立压和钻速,输出是岩性;S3:将地层岩性对应的井深、钻压和转速数据划分为训练集、验证集和测试集,基于极限学习机和十折交叉验证方法建立每种岩性的钻速预测模型,利用训练集和验证集数据对该钻速预测模型进行训练,其输入是井深、钻压和转速,输出是预测钻速;S4:将训练好之后的岩性分类模型和对应的钻速预测模型进行整合,形成基于地层岩性分类的小型钻机钻速预测模型;S5:使用测试集数据进行该钻速预测方法的仿真验证,将达到预设验证精度的小型钻机钻速预测模型应用于实际工程中,得到实际中的预测钻速。2.如权利要求1所述的一种基于地层岩性分类的小型钻机多模型钻速预测方法,其特征在于:步骤S1具体包括以下过程:1)根据实际工程经验,在满足井深等于钻位条件下,对钻压、转速和钻速进行数据筛选,数据筛选需要满足下列条件:(1)钻压大于0(t),(2)转速大于10(r/min),(3)钻速大于0(m/h)且小于6(m/h);并根据设定的间隔进行数据的重新取样;2)按照下式对钻压、转速、扭矩、立压和钻速采用小波阈值去噪的方法对钻进数据进行滤波:其中a为t时刻对应的尺度因子,b为t时刻对应的位移变化量,为小波基函数。3)按照下式对钻压、转速、扭矩、立压和钻速进行归一化处理,使每个指标的数量级相同:其中x
*
是归一化后的数据集,x是真实的数据集,min(x)是数据集中最小的数据,max(x)是数据集中最大的数据。3.如权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员:甘超,牛帅康,曹卫华,汪发文,徐俊,张思敏,张少锋,
申请(专利权)人:湖北省城市地质工程院,
类型:发明
国别省市:
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