基于改進(jìn)的粒子群算法的鉆進(jìn)參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化研究.pdf

1、鉆進(jìn)參數(shù)是影響和制約鉆進(jìn)速度、成本和質(zhì)量等的重要因素。將鉆進(jìn)參數(shù)優(yōu)化組合可以提高機(jī)械鉆速、減少鉆頭磨損、降低鉆井成本。原有的鉆進(jìn)參數(shù)優(yōu)化理論和方法主要以鉆速為核心，把降低成本作為單一目的，忽略了對(duì)其它因素的考慮，而目前的鉆井工程不僅要提高鉆速，更要綜合考慮鉆頭壽命、比能等因素，需要多目標(biāo)優(yōu)化。另外，近年來(lái)應(yīng)用智能優(yōu)化算法來(lái)有效解決實(shí)時(shí)參數(shù)優(yōu)化已成為鉆井優(yōu)化的關(guān)鍵技術(shù)之一，引入優(yōu)化算法新理論對(duì)鉆進(jìn)模型進(jìn)行求解是不可避免的趨勢(shì)。
　　

2、本文針對(duì)單目標(biāo)鉆進(jìn)參數(shù)優(yōu)化的局限性，建立了一定約束條件下，綜合考慮機(jī)械鉆速、鉆頭壽命和鉆頭比能的多目標(biāo)優(yōu)化模型。針對(duì)現(xiàn)有優(yōu)化方法求解效率低、易陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題，提出一種改進(jìn)的、基于混沌的粒子群優(yōu)化算法。基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果表明:改進(jìn)算法具有良好的分布性和收斂性，而且跳出局部最優(yōu)的能力較強(qiáng)。最后，將改進(jìn)算法應(yīng)用于某油田井段鉆進(jìn)參數(shù)優(yōu)化模型的求解。利用回歸分析法確定鉆速模型的待定系數(shù)，討論并選擇了算法相關(guān)參數(shù)。仿真試驗(yàn)得到了較多且分布均勻