钻井岩性实时识别方法研究

摘要：

地层岩性的实时识别对及时调整钻井参数、有效控制井眼轨迹具有十分重要的作用.以录井资料为基础识别地层岩性,必须综合考虑钻井操作参数、水力参数以及钻头磨损状态的影响,而随钻过程中,就目前的技术还不能够实时测量钻头磨损状态.根据BP神经网络原理,建立了岩性识别双重神经网络模型.第1个神经网络用来在已知钻头磨损状态条件下,识别所钻地层岩性;第2个神经网络用来在已知地层岩性条件下,预测钻头磨损状态.2个神经网络通过钻头磨损状态参数连接起来,选取样本数据分别对2个神经网络进行训练,并结合随钻录井数据,根据岩性识别流程图对岩性进行实时识别.应用该模型在新疆油田进行了岩性实时识别试验,识别结果与测井解释结果相比,符合率达85%.应用结果表明该模型具有一定的合理性和实用性.

关键词：录井资料、岩性识别、钻头磨损、实时、BP神经网络、预测

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分类号：TE122.115;TE928(石油、天然气地质与勘探)

资助基金：国家自然科学基金50234030;国家研究发展基金90410006

在线出版日期：2005-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：13-15