基于地层成分和钻进参数的钻速预测模型
钻速预测是优化钻进施工过程中的重点难点.本文以实际采集的数据资料(包含4大类共28种不同的数据类型)出发,建立了以地层成分和钻进参数相结合为基本的钻速预测模型.为了提高模型的预测精度,将原始数据首先进行了标准化处理,消除了其量纲和数量级对模型预测可能产生的影响.由于原始数据种类过多,将原始数据先后进行了聚类分析和因子分析,提取其中有效信息最终将其缩减为11个输入参数和1个输出参数的预测模型.利用人工神经网络技术对这个模型进行了非线性拟合,结果显示本预测模型能够将误差控制在10％以内,具有一定的指导生产实践的能力.
钻速预测模型 地层成分 钻进参数 聚类分析 因子分析 神经网络
熊虎林 李谦
新疆地质矿产勘查开发局第九地质大队,新疆乌鲁木齐830000 成都理工大学环境与土木工程学院,四川成都610059
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2018-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）