基于钻井大数据的钻进优化和人工智能建模技术

（1）建立钻井大数据采集及存储平台

钻进参数是指钻进过程中可控制的参数，主要包括钻压、转速、钻井液性能、泵量、泵压、泵率及其他水力参数。钻进参数种类繁多，数据量巨大，将钻进参数统一采集存储到分布式数据库中，为钻井大数据的分析挖掘提供数据基础。

（2）海量钻井数据的预处理方法

常用的数据预处理方法包括数据降维和数据归一化等，它能在使用某种优化方法之前先将数据整理为适合该优化方法的格式，将数据维度互相统一、标准化，删除部分异常数据，以提高优化方法运算结果的准确度。

（3）钻进参数的算法优选、算法适用性分析

钻井数据的优化方法包括：神经网络、聚类、归纳学习等，每种方法都有其在处理数据上的特长，如果处理方法选择不当，则既不能发挥方法的长处，也不能达到处理信息的目的。只有选择正确的优化方法才能实现对海量数据进行分析，建立相应模型，优化钻进参数的目的。

（4）最终实现钻进参数优化和人工智能建模

根据算法，通过程序运行生成对应的模型，可以将地质参数、环境因素等信息进行综合分析处理，经过优化模型的分析，确定最优的钻进参数，确定优化的目标值，通过调整钻进过程中的参数等及时地对钻进过程采取优化控制，以降低钻井成本。

 

 

技术方案

 

 

 

作者：SuZ