基于分型理论和神经网络的页岩气可钻性研究

2019年 42卷 第1期
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 Study on shale gas rocks’ drillability based on fractal theory and neural network
周启成 赵廷峰 周伟勤 赵春艳 刘易思
随着页岩气的大力开发,页岩气钻井过程中的机械钻速低、钻井周期长以及钻头磨损严重等问题日 益突出,因此,预测地层岩石可钻性和建立地层岩石可钻性剖面有着十分重要的意义。文章结合分形理论对分形 维数进行推导与分析,确定出上返岩屑的分形维数与岩屑质量和岩屑尺寸之间的联系。并以岩屑分形维数和测井 数据作为输入参数,可钻性极值作为输出参数,利用 BP神经网络建立涪陵页岩气区块输入参数与输出参数之间的 映射关系。最后,进行了实例验证,结果与现场实际吻合,表明该方法具有现场实用性,对实际生产开发有一定指 导意义。
 页岩气岩屑; 岩石可钻性; 分形维数; 神经网络 ;
 ; shale cuttings, rock drillability, fractal dimension, neutral network ;