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专利号: 2019104548963
申请人: 长江大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-02-23
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法,其特征在于,具体步骤包括:

S1,采集实际钻井问题参数,编码成位串;

S2,种群初始化设置,生成初始种群,种群规模按锯齿型周期性变化;

S3,定义以单位钻井成本为目标适应度函数,目标适应度函数表达式:tE—钻头与起下钻成本的折算时间,单位h;hf—钻头磨损量,牙齿磨损的相对高点;K—岩石可钻性系数;W—钻压,单位kN;M—门限钻压,单位kN;n—转速,单位r/min;C2—钻头牙齿磨损系数;C1—牙齿磨损减慢系数;Cr—钻井作业费;λ—钻速指数;Z2,Z1—钻压影响系数;a2,a1—转速影响系数;Af—地层研磨性系数;

S4,确定锯齿遗传策略,包括群体规模的周期性变化、选择算子的生成、交叉算子的生成、变异算子的变异概率;

S5,根据目标适应度函数,计算群体中各个体的适应度值及累计适应度值,选择适应度高的个体;

S6,按照遗传策略,筛选适应度高的个体产生子代种群,以所述子代种群重新初始化种群,作为下一迭代周期的开始,重复步骤S2至S6;

S7,重复次数达到设置迭代次数终止迭代,输出适应度最高的钻井参数及相应的单位钻井成本。

2.根据权利要求1所述的基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法,其特征在于,步骤S2中,从第二个周期开始,随机生成的个体被插入到所述初始种群,种群规模开始按照种群代数呈锯齿周期性变化。

3.根据权利要求2所述的基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法,其特征在于,将种群规模大小与每20代进行8次重新初始化的种群规模大小进行比较,使用与Goldberg和Richardson多模态函数相同的平均数量的修改位,建立以下关系:tmaxNpml=8n′pm′l

得出每次重新初始化时插入新的替换个体数量n'的求解关系,表示为:其中tmax=200是总代数,N=100是群体大小,pm=0.019是突变的概率,l是染色体的长度;n'是在每次重新初始化时插入新的替换个体的数量,其中它们的比特位以概率pm′=

0.5平均修改。

4.根据权利要求2所述的基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法,其特征在于,将所述子代种群中的个体进行选择操作,Pj是选择第j个个体的概率,nt+1为子代种群大小,选择后的第j个个体的预期拷贝数表示为:m(j,t+1)=m(j,t)Pjnt+1其中m(j,t)是第j个个体在第t代的拷贝数;第j个个体的预期数量与子代的种群大小成正比;因此,选择后与个体相关的种群比例关系表示为:

5.一种基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选系统,其特征在于,包括:数据输入模块:采集实际钻井问题参数,编码成位串;

数据处理模块:种群初始化设置,生成初始种群,种群规模按锯齿型周期性变化;定义以单位钻井成本为目标适应度函数,目标适应度函数表达式:tE—钻头与起下钻成本的折算时间,单位h;hf—钻头磨损量,牙齿磨损的相对高点;K—岩石可钻性系数;W—钻压,单位kN;M—门限钻压,单位kN;n—转速,单位r/min;C2—钻头牙齿磨损系数;C1—牙齿磨损减慢系数;Cr—钻井作业费;λ—钻速指数;Z2,Z1—钻压影响系数;a2,a1—转速影响系数;Af—地层研磨性系数;确定锯齿遗传策略,包括群体规模的周期性变化、选择算子的生成、交叉算子的生成、变异算子的变异概率;根据目标适应度函数,计算群体中各个体的适应度值及累计适应度值,选择适应度高的个体;按照遗传策略,筛选适应度高的个体产生子代种群,以所述子代种群重新初始化种群,作为下一迭代周期的开始,重复次数达到设置迭代次数终止迭代;

数据输出模块:输出适应度最高的钻井参数及相应的单位钻井成本。

6.根据权利要求5所述的基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选系统,其特征在于,从第二个周期开始,随机生成的个体被插入到所述初始种群,种群规模开始按照种群代数呈锯齿周期性变化。

7.根据权利要求5所述的基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选系统,其特征在于,所述数据处理模块中,将种群规模大小与每20代进行8次重新初始化的种群规模大小进行比较,利用以下关系:

tmaxNpml=8n′pm′l

得出每次重新初始化时插入新的替换个体的数量n'的求解关系,表示为:其中tmax=200是总代数,N=100是群体大小,pm=0.019是突变的概率,l是染色体的长度;n'是在每次重新初始化时插入新的替换个体的数量,其中它们的比特位以概率p′m=

0.5平均修改。

8.根据权利要求5所述的基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选系统,其特征在于,将所述子代种群中的个体进行选择操作,Pj是选择第j个个体的概率,nt+1为子代种群大小,选择后的第j个个体的预期拷贝数表示为:m(j,t+1)=m(j,t)Pjnt+1其中m(j,t)是第j个个体在第t代的拷贝数;第j个个体的预期数量与子代的种群大小成正比;因此,与选择后的第j个个体相关的种群比例关系ρ(j,t+1)表示为: