文献类型：期刊文章

作　　者：张海军[1] 张高峰[1] 王国娜[1] 王立辉[1] 刘洋[2] 任阳峰[3] 郑双进[3]

ZHANG Hai-jun;ZHANG Gao-feng;WANG Guo-na;WANG Li-hui;LIU Yang;REN Yang-feng;ZHENG Shuang-jin(Dagang Oilfield Company,CNPC,Tianjin 300450,China;Southwest Oil&Gas Field Company,CNPC,Chengdu 610000,China;College of Petroleum Engineering,Yangtze University,Wuhan 430100,China)

机构地区：[1]中国石油天然气股份有限公司大港油田分公司,天津300450 [2]中国石油天然气股份有限公司西南油气田分公司,成都610000 [3]长江大学石油工程学院,武汉430100

出　　处：《科学技术与工程》

基　　金：中国石油天然气股份有限公司重大科技专项(2018E-11)。

年　　份：2022

卷　　号：22

期　　号：35

起止页码：15572-15578

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为准确预测东部某油田机械钻速,在针对该油田某井机械钻速影响因素分析的基础上,根据现场经验对不同直径钻头聚晶金刚石复合片(polycrystalline diamond compact,PDC)的机械钻速进行分级,运用随机森林算法、K近邻算法、支持向量机算法建立机械钻速分类预测模型,并运用遗传算法优化模型参数,得到了满足施工设计及现场作业需要的机械钻速分类预测方法。结果表明,运用遗传算法优化后的随机森林模型预测机械钻速分类准确率为82.1%,明显高于K近邻算法和支持向量机算法,该方法可指导该区块钻井施工参数优化,以提高钻井施工效益。

关 键 词：机械钻速分类预测  随机森林算法  K近邻算法 支持向量机算法 遗传算法

分 类 号：TE242]