基于PCA-BP算法的机械钻速预测研究

作者：汤明; 王汉昌; 何世明^*; 张光福; 孔令豪

来源：石油机械, 2023, 51(10): 23-76.

DOI：10.16082/j.cnki.issn.1001-4578.2023.10.004

• 机械钻速预测
• 参数优化
• 小波滤波
• 主成分分析
• BP神经网络

钻井过程中，机械钻速是衡量钻井效率的一个重要指标，准确预测机械钻速对提高钻井效率、降低成本具有重要作用。常用的钻速方程预测模型存在建模困难、求解困难等问题。为此，提出一种基于主成分分析算法(PCA)优化BP神经网络的机械钻速预测新模型。基于PCA-BP模型预测机械钻速，并将预测结果与BAS-BP、BP和RF等模型的预测结果进行横向对比。结果表明，PCA-BP的拟合优度(R2)分别提高5.7%、9.4%和18.7%;均方根误差分别降低23.88%、30.3%和43.6%;平均绝对百分比误差分别降低35.45%、56.7%和61.5%。预测结果表明，新模型的精度更高、收敛速度更快。PCA-BP模型还可实时评价影响机械钻速因素的合理性，为提高机械钻速提供指导意见。研究结果可为实际钻进过程中提高机械钻速提供更科学的参考依据。

• 单位
  油气藏地质及开发工程国家重点实验室; 西南石油大学