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摘要：本发明公开了一种基于MSE与GA‑BP神经网络的随钻井壁稳定性监测方法及监测系统，包括：获取钻井过程中的录井数据，将录井数据中的时域数据转换为深度域数据，并且提取所需的工程参数；根据所述工程参数获得钻头机械比能、平均钻头磨损率以及地层泥质含量；利用以前述参数作为特征值，相同井段的地质力学参数作为目标值，进行人工神经网络模型的训练，构建特征值与目标值的非线预测性模型；基于非线性预测模型得到正钻井眼的地质力学参数、并计算井眼的坍塌压力、漏失压力、与破压力，实现随钻对井壁稳定性进行监测。钻井现场实际应用中，能够准确预测在井眼存在坍塌的井段，实际遇阻划眼井段与预测坍塌井段具有较好的一致性。验证了本方法的可行性与准确性。
主权项：1.一种基于MSE与GA-BP神经网络的随钻井壁稳定性监测方法，其特征在于，包括：获取钻井过程中的录井数据，将录井数据中的时域数据转换为深度域数据，并且提取所需的工程参数，利用随钻测量工具获取地层自然GR值；所述工程参数包括井深度、钻压、地面转速、扭矩、排量、以及循环泵压；根据所述工程参数获得钻头机械比能、平均钻头磨损率，根据自然GR值获取地层泥质含量；以邻井的机械比能、钻头磨损率、泥质含量作为输入特征参数，以相同井、相同井深的单轴抗压强度、内摩擦角、泊松比、杨氏模量作为目标值，进行人工神经网络模型的训练，构建特征值与目标值的非线预测性模型；基于非线性预测模型得到正钻井眼的地质力学参数，并计算井眼的坍塌压力、漏失压力、与破裂压力，对随钻井壁稳定性机进行监测。
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百度查询： 斯伦贝谢长和油田工程有限公司 一种基于MSE与GA-BP神经网络的随钻井壁稳定性监测方法及监测系统
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