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题名深部地质钻进过程钻速时序融合建模方法
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作者
周洋
陆承达
吴敏
陈鑫
姚宁平
宋海涛
张幼振
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机构
中国地质大学(武汉)自动化学院
复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室
地球探测智能化技术教育部工程研究中心
中国地质大学(武汉)未来技术学院
中煤科工西安研究院(集团)有限公司
煤炭科学研究总院
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出处
《煤田地质与勘探》
北大核心
2025年第2期223-232,共10页
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基金
湖北省自然科学基金计划项目(2023AFB044)
中国博士后科学基金项目(2023TQ0337)
国家博士后研究人员计划项目(GZC20232478)。
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文摘
【目的】钻速是衡量钻进效率的关键指标,构建准确的钻速模型对于优化钻进过程、减少钻进成本具有重要意义。然而,深部地质钻进面临非线性、非凸优化、多工况及时序变化等挑战,传统建模方法难以适应复杂地质环境。【方法】为解决上述难题,提出一种结合时序调节的钻速融合建模方法。首先,利用支持向量回归构建了钻速基础模型,用于解决钻速变化带来的非线性问题。接着,设计一种改进的蜣螂优化算法,通过权重融合、改进的回声定位、改进的局部迭代搜索与最佳解重更新策略,来解决模型参数设计面临的非凸优化问题。此外,采用基于模糊C均值聚类与Mann-Kendall趋势检验的时序调节方法,对模型输出进行时序调节,以适应钻速的时序变化。【结果和结论】结果表明:(1)改进的蜣螂优化方法11个基准测试函数中展现出更好的效果,表明其能够有效解决模型参数设计问题。(2)基于实际钻进数据的仿真结果也说明了建立的钻速模型在两个井段中均取得了最佳的效果,时序调节后的模型在两个井段中的预测趋势正确率也分别提升到了80%和87.5%。(3)在微型钻进实验系统的测试中,建立的钻速模型在不同的岩石样本中均达到最高精度。建立的钻速模型能有效应对复杂的地质环境变化,为深部地质钻进过程控制奠定良好基础。
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关键词
钻速建模
蜣螂优化算法
趋势检验
时序调节
深部地质钻进
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Keywords
modeling of the rate of penetration(ROP)
dung beetle optimizer
trend test
temporal regulation
deep geo-logical drilling
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分类号
P634
[天文地球—地质矿产勘探]
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