陕西省自然科学基金(2012JQ8046)
- 作品数：7 被引量：46H指数：4
- 相关作者：沙林秀李琳贺昱曜张奇志张栋栋更多>>
- 相关机构：西安石油大学西北工业大学咸阳川庆鑫源工程技术有限公司更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：石油与天然气工程自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于SDCQGA优化BP神经网络的岩石可钻性建模被引量：5
- 2013年
- 针对智能钻井优化控制过程中岩石可钻性提取存在的建模难、非实时性、精度差等问题,提出基于自适应双链量子遗传算法优化BP神经网络结构的岩石可钻性提取建模方法.依据目标函数在搜索点处的变化率,建立了快速自适应双链量子遗传算法;采用新算法优化BP神经网络结构,以克服BP神经网络受初始权值/阀值影响和泛化能力差的问题.通过对邻近钻井区域的大量测量数据和实验数据的统计分析和预处理,建立岩石可钻性提取模型,有效地解决了复杂地形岩石可钻性提取难的问题.对不同岩性的可钻性参数提取实验结果证明,该建模方法不仅提高了参数提取的精度和模型的泛化能力,而且在相邻实际参数提取时,具有很好的实时性和适应性.
- 沙林秀张奇志贺昱曜
- 关键词：岩石可钻性BP神经网络
- 基于粒子群算法的钻进参数多目标优化被引量：10
- 2014年
- 为了使钻进过程达到最优,提出了基于机械钻速、钻头寿命和钻头比能的钻进参数多目标优化模型。参考典型的多目标优化进化算法NSGA-Ⅱ,提出了一种多目标粒子群算法(MOPSO)。采用一个钻进参数优化实例对优化模型和算法进行检验,得到分布均匀的Pareto最优解,一些最优解与传统的钻进参数单目标优化的解近似;讨论了算法中的种群规模、迭代次数和外部档案规模三个参数,得到一组兼顾解质量和计算时间的参数值,其计算时间的统计结果证明模型和算法满足钻进参数动态优化的要求。
- 李琳张栋栋沙林秀徐红
- 关键词：钻进参数多目标优化机械钻速粒子群
- 基于NPSO的三维复杂井眼轨迹控制转矩的优选被引量：2
- 2017年
- 针对三维复杂井眼轨迹优化问题中自变量多和约束条件复杂的特点,设计了一种新的粒子群算法(NPSO),以提高复杂井眼轨迹控制精度和优化速度。在各井段、套管长度及目标垂直井深等9个约束条件下,应用NPSO优化实际控制转矩(TCT),可以完成井身、井斜角、井斜方位角以及井段曲率等16个参数的优选,实现精确、高效的井眼轨迹控制。仿真结果表明:与MOGA和GA算法相比,NPSO优化TCT的结果更优,算法的运行速度更快。将NPSO应用于实际钻井过程中井眼轨迹控制,可以提高钻井效率,节约钻井成本,缩短钻井时间。
- 沙林秀潘仲奇
- 关键词：粒子群算法
- 基于Bayesian多分支岩石可钻性值估计被引量：2
- 2014年
- 针对智能优化控制过程中岩石可钻性参数估计存在非实时性和模型泛化能力差的问题,采用两层结构建立基于Bayesian多分支岩石可钻性估计模型。通过Bayesian分类器实现岩性分类以提高可钻性模型样本数据的相关性,细化可钻性估计模型;采用改进双链量子遗传算法优化的BPNN结构,根据不同的岩石类型建立相应的岩石可钻性IDCQGA_BPNN估计模型。结果表明,该方法通过算法优化网络模型增强了模型的泛化能力,加快了参数的估计速度和估计精度,能够满足智能优化控制过程中岩石可钻性参数估计的实时性需求。
- 沙林秀邵小华张奇志李琳
- 关键词：岩石可钻性L-M算法
- 钻井参数优化技术的研究现状与发展趋势被引量：20
- 2016年
- 随着海洋及地下开采条件日趋复杂、加之钻井工程技术、工具设备及检测仪表技术不断发展,与其相关的随钻检测技术和计算机应用技术也有了长足发展,特别是云计算技术的出现,对钻井参数优化技术发展提供了新的解决途径。总结了国内外钻井参数优化技术研究现状,指出该技术未来的发展趋势:1向实时、动态的智能全方位方向发展;2从线性规划向非线性规划发展,从确定性向不确定性发展;3从海量的油田数据中挖掘,逐步实现钻井控制优化由数字化向智能化转变。
- 沙林秀
- 关键词：钻井参数
- 基于快速自适应量子遗传算法的钻井参数优化被引量：11
- 2013年
- 由于现有钻井参数优化方法求解时效率低、精度受限,提出了基于斐波那契数列的自适应量子遗传算法。利用斐波那契数列来实现非线性自适应的量子旋转门更新策略,将负指数运算转化为简单的除法运算,将算法的时间复杂度由O(cx)降低为O(1);在搜索过程中,考虑到相邻2代的目标函数适应度相对变化,将变化率引入计算方法,实现自适应地调节量子旋转门转角步长。实例计算表明,提高转速或钻压都能降低单位钻井成本,不同的转速和钻压配合可以获得最佳的经济效益,新算法具有收敛速度快、效率高的优点。
- 沙林秀
- 关键词：钻井参数斐波那契数列量子遗传算法自适应
- 一种新的自适应量子遗传算法被引量：4
- 2013年
- 现有基于Bloch球面坐标的量子进化算法存在收敛速度慢和鲁棒性不稳定的问题。为此,提出基于斐波那契特性更新的自适应量子遗传算法。在最优解的搜索过程中,考虑目标函数在搜索点的变化率,建立自适应因子λ,反映搜索点处目标适应度值相对于相邻两代最佳目标函数值一阶差分的变化,调整λ以改善算法收敛的方向和速度。分析量子旋转门转角步长调整策略,建立基于斐波那契数列特性的转角步长函数ΔΦ和Δθ的更新规则。应用该算法求解多维复杂函数的极值优化问题,时间复杂度理论分析和仿真结果证明,该算法在收敛速度、效率和稳定鲁棒性等方面均有明显改善。
- 沙林秀贺昱曜
- 关键词：量子计算量子遗传算法斐波那契数列时间复杂度
