基于分型理论和神经网络的页岩气可钻性研究
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  • 英文篇名:Study on Shale Gas Rocks' Drillability Based on Fractal Theory and Neural Network
  • 作者:周启成 ; 赵廷峰 ; 周伟勤 ; 赵春艳 ; 刘易思
  • 英文作者:ZHOU Qicheng;ZHAO Tingfeng;ZHOU Weiqin;ZHAO Chunyan;LIU Yishi;Zhongyuan Petroleum Engineering Company of Sinopec;Xinjiang Oilfield Company of PetroC hina;Research Institute of Yanchang Petroleum( Group) Company;Engineering Supervision Center of CCDC Safety Environment,Quaity Supervision and Testing Research Institute;
  • 关键词:页岩气岩屑 ; 岩石可钻性 ; 分形维数 ; 神经网络
  • 英文关键词:shale cuttings;;rock drillability;;fractal dimension;;neutral network
  • 中文刊名:ZCGY
  • 英文刊名:Drilling & Production Technology
  • 机构:中石化中原石油工程公司;中国石油新疆油田分公司;陕西延长石油西安研究院;川庆钻探工程有限公司安全环保质量监督检测研究院工程监督中心;
  • 出版日期:2019-01-25
  • 出版单位:钻采工艺
  • 年:2019
  • 期:v.42;No.208
  • 基金:中石化石油工程技术服务有限公司“涪陵页岩气井高效钻头优选与研制”(编号:10351514-14ZC0607-0001)
  • 语种:中文;
  • 页:ZCGY201901002
  • 页数:4
  • CN:01
  • ISSN:51-1177/TE
  • 分类号:6+13-15
摘要
随着页岩气的大力开发,页岩气钻井过程中的机械钻速低、钻井周期长以及钻头磨损严重等问题日益突出,因此,预测地层岩石可钻性和建立地层岩石可钻性剖面有着十分重要的意义。文章结合分形理论对分形维数进行推导与分析,确定出上返岩屑的分形维数与岩屑质量和岩屑尺寸之间的联系。并以岩屑分形维数和测井数据作为输入参数,可钻性极值作为输出参数,利用BP神经网络建立涪陵页岩气区块输入参数与输出参数之间的映射关系。最后,进行了实例验证,结果与现场实际吻合,表明该方法具有现场实用性,对实际生产开发有一定指导意义。
        With the shale gas development,it is becoming important to predict formation drillability and set up the rock drillability profile. In this article the fractal theory is briefly introduced,and the fractal dimensions D is derived and analyzed,the relationship between the cuttings dimensions and quality,and sizes is determined. The fractal dimension and log data are used as input parameters and the drillability extreme values are the output parameters. The mapping relationship between input parameters and output parameters of Fuling shale gas block is established using BP neural network. The model has been proved with high fitting degree by cases,which will be a guide for actual development.
引文
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