文献类型：期刊文章

作　　者：刘鑫[1] 王馨玥[1] 王丹丹[1] 何京龙[1] 荆为琰[1] 李猛[1]

机构地区：[1]重庆科技学院石油与天然气工程学院,重庆

出　　处：《石油天然气学报》

年　　份：2023

卷　　号：45

期　　号：2

起止页码：101-108

语　　种：中文

收录情况：JST、SCOPUS、普通刊

摘　　要：地层可钻性是钻头选型及钻头结构设计的重要依据,在钻井工程中准确评价可钻性级值能提高钻速、降低钻井成本,快速可靠地进行可钻性分级显得尤为重要。本文将可钻性分级方法的发展应用过程划分为三个阶段进行综述,阐述了各阶段可钻性分级方法的基本原理、具体的试验或建模过程,并对各种分级方法的特点做出评价。结果表明:传统方法测定可钻性级值精度最高,但不连续;数理分析方法计算简便快捷,但精度不高;机器学习预测方法可预测连续的地层可钻性级值,精度较传统实验测定法有所降低。本文还提出了一种在现行方法的基础之上利用新一代人工智能ChatGPT进行可钻性预测的展望,以期相关学者进行参考。

关 键 词：石油钻探 岩石可钻性 数理分析  机器学习  ChatGPT  

分 类 号：TE2]