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国内外相关研究均显示同轴双向回转可有效降低钻具振动和提高破岩效率,但双向回转相对传统单向回转的钻进效率的提升水平研究较少。据此,本文建立双向回转钻头以及单向回转钻头与岩石相互作用的有限元模型,以破岩比功作为评价指标量化比较分析了2种钻头的破岩效率。通过定义双向钻头内外壁尺寸差、内外钻头的间隙、内钻头壁厚与双向钻头内外壁尺寸差之比、内外钻头转速比和内外钻头底部高度差5种核心参数,并设计正交试验完成了仿真分析。结果显示,内外钻头高度差与内外钻头间隙对于破岩比功影响比较小,内外钻头尺寸差、内外钻头转速比和内钻头壁厚与双向钻头内外尺寸差之比对破岩比功影响显著。 相似文献
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钻速预测对于优化钻探工艺、降低作业成本、实现科学钻探具有重要意义,它是钻探钻井作业的一项重要内容。基于人工智能的钻速预测精度令人瞩目,但该技术需求的海量数据对传统钻探钻井作业的要求较高。为明确使用人工智能建立钻速预测模型的最少数据量,本文基于中国南海10口井的21917条数据进行了分析。通过相关性分析,所有的输入参数可被划分为高、中、低相关性3大类。通过逐步引入参数建立预测模型和对比预测精度,发现当引入的参数数量足够时,3种相关性参数均可建立起高精度(≥85%)的预测模型。引入参数的相关性越高,建立高精度预测模型需求的参数量越少。通过逐步扩大取样间隔的方式,对比发现所有的预测模型均呈现随取样间隔的增大、预测模型的准确性降低的规律。而预测模型建模的取样间隔下限可通过寻找精度降低时的拐点获得。经过验证,在数据维度与取样精度均为下限时,基于3种相关性参数建立的BP神经网络预测模型仍然能够获得较高的预测精度。 相似文献
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