Mejorando el Método de Optimización de Parámetros de Perforación Basado en el Algoritmo de Fuegos Artificiales

La tasa de penetración (ROP) es una manifestación de la eficiencia de perforación, y optimizar los parámetros de perforación es una forma importante de mejorarla. Para lograr una ROP baja en una formación permiana en un determinado campo de petróleo y gas, se seleccionaron tres pozos individuales en esta formación para la optimización. Se propuso un algoritmo de optimización de fuegos artificiales mejorado para la optimización de parámetros de perforación. Primero establecimos la función objetivo que predecía las ROP para los tres pozos. La función objetivo empleó una red neuronal de perceptrón multicapa como la función de adaptación de optimización. Luego optimizamos cuatro parámetros controlables (peso en la broca, velocidad de rotación, descarga de bomba y presión de bomba) y mejoramos el algoritmo de fuegos artificiales con un número adaptativo de diversos factores. Esta mejora aumentó el rendimiento de depuración del algoritmo de fuegos artificiales durante la optimización. Los resultados indicaron que el algoritmo de fuegos artificiales mejorado ha mejorado significativamente el rendimiento de búsqueda, y las ROP óptimas para los tres pozos aumentaron en un 38.55%, 78.30% y 60.15%, lo que proporciona una referencia para la configuración de parámetros controlables en el área.