[發明專利]一種PDC鉆頭鉆進參數多目標優化方法及裝置有效
| 申請號: | 201310080083.5 | 申請日: | 2013-03-13 |
| 公開(公告)號: | CN103177185A | 公開(公告)日: | 2013-06-26 |
| 發明(設計)人: | 張輝;高德利 | 申請(專利權)人: | 中國石油大學(北京) |
| 主分類號: | G06F19/00 | 分類號: | G06F19/00;G06N3/12 |
| 代理公司: | 北京三友知識產權代理有限公司 11127 | 代理人: | 郭智 |
| 地址: | 102249*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 pdc 鉆頭 鉆進 參數 多目標 優化 方法 裝置 | ||
1.一種PDC鉆頭鉆進參數多目標優化方法,其特征在于,包括:
構造PDC鉆頭鉆進參數優化的多目標函數;
確定所述PDC鉆頭鉆進參數優化的多目標函數的約束條件,根據約束條件建立PDC鉆頭鉆進參數多目標優化模型;
根據所述PDC鉆頭鉆進參數多目標優化模型確定PDC鉆頭鉆進參數,以實現PDC鉆頭鉆進參數多目標優化。
2.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述構造PDC鉆頭鉆進參數優化的多目標函數的步驟包括:
根據鉆井實際情況,基于三個目標函數:進尺、鉆速和每米鉆井成本,利用多目標優化理論構造鉆進參數優化的多目標函數。
3.如權利要求2所述的方法,其特征在于,所述鉆進參數優化的多目標函數為:
max?F(X)=α1f1(X)+α2f2(X)-α3f3(X)
其中,f1(X)為進尺目標,單位為m;f2(X)為機械鉆速目標,單位為m/h;f3(X)為每米鉆井成本目標,單位為元/m;α1、α2、α3為反映決策者意愿的各目標函數的權重,
4.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述約束條件包括:鉆壓約束條件、轉速約束條件、鉆頭磨損量約束條件、進尺約束條件、機械鉆速約束條件和鉆井成本約束條件。
5.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述PDC鉆頭鉆進參數多目標優化模型確定PDC鉆頭鉆進參數的步驟包括:
根據所述約束條件,隨機生成初始群體P(t),其中,t為當前進化代數,t∈[0?tmax],t取零時,為初始群體,tmax為最大進化代數;
根據所述PDC鉆頭鉆進參數優化的多目標函數獲取P(t)中個體的適應度;
根據遺傳算法終止準則,判斷是否滿足終止條件,如果t>tmax,則輸出優化的PDC鉆頭鉆進參數;否則,則根據所述適應度進行選擇操作來獲取優勝個體;
對所述優勝個體進行交叉操作;
對交叉操作后的個體進行變異操作產生群體P(t),其中,t=t+1;
對群體P(t)重復進行群體中個體適應度獲取、選擇操作、交叉操作、變異操作直至滿足所述終止條件,輸出優化的PDC鉆頭鉆進參數。
6.如權利要求5所述的方法,其特征在于,所述選擇操作方法為輪盤式選擇方法。
7.如權利要求5所述的方法,其特征在于,所述變異操作為自適應變異操作。
8.一種PDC鉆頭鉆進參數多目標優化裝置,其特征在于,包括:
多目標函數建立單元,用于構造PDC鉆頭鉆進參數優化的多目標函數;
優化模型建立單元,用于確定所述PDC鉆頭鉆進參數優化的多目標函數的約束條件,根據約束條件建立PDC鉆頭鉆進參數多目標優化模型;
優化單元,用于根據所述PDC鉆頭鉆進參數多目標優化模型確定PDC鉆頭鉆進參數,以實現PDC鉆頭鉆進參數多目標優化。
9.如權利要求8所述的裝置,其特征在于,所述多目標函數建立單元進一步用于根據鉆井實際情況,基于三個目標函數:進尺、鉆速和每米鉆井成本,利用多目標優化理論構造鉆進參數優化的多目標函數。
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G06F19-14 ..用于發展或進化的,例如:進化的保存區域決定或進化樹結構
G06F19-16 ..用于分子結構的,例如:結構排序,結構或功能關系,蛋白質折疊,結構域拓撲,用結構數據的藥靶,涉及二維或三維結構的
G06F19-18 ..用于功能性基因組學或蛋白質組學的,例如:基因型–表型關聯,不均衡連接,種群遺傳學,結合位置鑒定,變異發生,基因型或染色體組的注釋,蛋白質相互作用或蛋白質核酸的相互作用





