钻井控制参数多目标优化理论与方法

1 现代石油钻井技术与装备

1.1 概述

1.2 电动钻机发展概述

1.3 国内外钻井控制参数优化研究现状与发展

2 钻机及钻井过程分析

2.1 钻机的组成及监控系统

2.2 钻井过程及影响钻井性能的因素

2.3 钻进过程中各参数与钻速之间的关系

2.4 钻进过程中各参数与钻头磨损之间的关系

3 单目标优化理论与方法

3.1 量子遗传算法

3.2 基于Fibonacci数列的双链量子遗传算法

3.3 基于Fibonacci数列的自适应量子遗传算法

4 钻井控制参数单目标优化

4.1 钻井控制参数优化

4.2 现有的单目标钻井控制参数优化模型

4.3 以钻进成本为目标的钻井控制参数优化

4.4 基于GA的单目标钻井控制参数优化

4.5 基于FDcoGA的单目标钻井控制参数优化

5 多目标优化理论与方法

5.1 多目标优化的发展及主要方法

5.2 多目标优化问题

5.3 MOPs的求解方法

5.4 NSGA-II算法

5.5 PSO算法

6 钻井控制参数多目标优化

6.1 钻井控制参数多目标优化模型

6.2 基于NSGA-II的钻井控制参数多目标优化

6.3 基于MOPSO的钻井控制参数多目标优化

7 基于Bayesian多分支岩石可钻性估计

7.1 地层岩性识别的研究现状

7.2 岩石可钻性的研究现状及存在的问题

7.3 带时间戳的移动平均防脉冲干扰数字滤波算法

7.4 基于Bayesian分类的多分支岩石可钻性估计

7.5 基于FDCQGA优化BPNN结构模型

7.6 实验结果与分析

8 基于BP-NSGA-II的钻井控制参数交互式多目标优化

8.1 基于地层动态识别的多目标钻井控制参数模型建立

8.2 基于BP-NSGA-II的钻井控制参数交互式多目标优化算法描述

8.3 钻井控制参数交互式多目标优化模型

8.4 目标函数相关参数

8.5 实验结果与分析

附录

附录A 基于GA的单目标钻井成本的钻井控制参数优化程序

附录B 基于MOPSO的钻井控制参数多目标优化程序

参考文献

《钻井控制参数多目标优化理论与方法》以钻井控制参数优化为主线，针对钻井过程的复杂情况以及钻井负载的非线性、时变性和不确定性的特点，以机械钻速、钻头的使用寿命和钻头比能为目标，采用非支配排序的多目标粒子群算法（PSO）和基于理想参考点的带精英策略的快速非支配排序遗传算法（BP-NSGA-Ⅱ）对钻井控制参数进行多目标优化，为钻井智能自动送钻系统实现快速、精准的控制参数决策提供理论基础。
　　《钻井控制参数多目标优化理论与方法》既可作为石油院校研究生的学习教材，也可供钻井技术研发人员参考。