可伸缩式PDC-孕镶金刚石耦合仿生智能钻头的破岩仿真

摘要：

针对钻井过程中岩性识别困难、PDC钻头磨损严重、孕镶金刚石钻头破岩效率低和钻头泥包等问题,采用BP神经网络学习算法建立了岩性识别模型,并设计了一种新型可伸缩式PDC-孕镶金刚石耦合仿生智能钻头,分别在软件Matlab和ABAQUS上进行了岩性识别仿真和破岩仿真.仿真结果表明:BP神经网络模型对岩性的识别精度非常高,有利于合理选择钻头类型、及时调整钻井参数和提高钻井效率;仿生智能钻头作用于岩石表面的应力远大于常规钻头,使岩石更易达到破碎极限,从而提高钻头钻速.本设计集智能岩性识别、高破岩效率、自再生功能、防泥包功能于一体,为我国石油钻头的设计提供了一种新思路,具有重要意义.

关键词：BP神经网络;岩性识别;PDC;孕镶金刚石;耦合仿生;智能钻头;钻头泥包;破岩效率

所属期刊栏目：43

分类号：TE921(石油机械设备与自动化)

资助基金：国家油气钻井装备工程技术研究中心项目"智能自动送钻系统研究与应用"编号:Z20257

在线出版日期：2022-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：474-482