基于MEA-BP神经网络的钻井机械钻速预测

摘要

机械钻速是衡量钻井效率的重要指标,如何高效地预测出机械钻速对提高钻井效率、降低钻井成本具有重要意义。目前机械钻速预测模型多以物理实验和经验公式为主,缺乏对现场实际工程数据的应用,基于此,该文提出了一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的机械钻速预测新模型。该模型以现场实际工程数据为基础,通过小波降噪、标准化处理和灰色关联度分析对数据进行预处理,利用思维进化算法实现BP神经网络的初始权值和阈值的优化,从而实现机械钻速预测。将该模型预测结果与单一BP神经网络、遗传算法(GA)优化后的预测结果对比,结果表明,经过思维进化算法优化后的机械钻速精度更高,拟合优度达到0.936,为机械钻速预测带来一种新思路。