Детальная информация

Present day penetrating operations require synchronous optimization of key execution markers such as Rate of Penetration (ROP), device wear, and vitality proficiency. This proposal proposes a data-driven approach utilizing machine learning to analyze boring databases and optimize parameters. A Gradient Boosting Regressor (GBR) show was created to foresee ROP based on penetrating parameters (Weight on Bit, RPM) and arrangement properties (porosity, shale volume). The demonstrate accomplished R² = 0.92 on preparing information and R² = 0.90 on test information, illustrating tall precision. For multicriteria optimization, a Particle Swarm Optimization (PSO) calculation was actualized to recognize the ideal combination of WOB and RPM that maximizes ROP whereas minimizing mechanical push. The PSO-derived arrangement (WOB = 62,000 lbs, RPM = 2.1) expanded ROP by 18% compared to field midpoints. The coordinates GBR-PSO system gives a versatile arrangement for real-time penetrating optimization, decreasing costs and making strides wellbore steadiness. The strategy is especially compelling for frameworks with complex, nonlinear parameter intuitive.

Современные буровые операции требуют одновременной оптимизации ключевых показателей, таких как скорость проходки (ROP), износ инструмента и энергоэффективность. В данной работе предлагается метод машинного обучения для анализа данных бурения и оптимизации параметров градиентного бустинга (GBR)был разработан для прогнозирования ROP на основе параметров бурения (WOB, RPM) и свойств породы (пористость, акустическое содержание), эта модель показала точность R² = 0,92 для обучающих данных и R² = 0,90 для тестирования. Для многокритерионевой оптимизации был использован алгоритм интеллекта EVE (PSO) для определения оптимальных параметров (WOB = 62 000 фунтов, обороты = 2,1) и увеличение ROP на 18% по сравнению со средним значением поля. Интегрированный метод PSO GBR обеспечивает масштабируемое решение для оптимизации отверстий в режиме реального времени, снижения затрат и улучшения стабильности скважины. Этот метод особенно эффективен для систем со сложными нелинейными взаимодействиями параметров.

• РЕФЕРАТ
• ABSTRACT
• 1 Structural and Functional Analysis of Modern Drilling Systems as Complex Industrial Ecosystems
  • 1.2 Drilling System Parameters: Measurement and Optimization Framework
  • 1.2 Big Data Challenges
    • 1.3 Problems of Optimal Multicriteria Control in ROP Prediction: Methods and Algorithms
    • 1.5 Gradient Boosting in Drilling Optimization
    • 1.5.2 Mathematical Foundations of Gradient Boosting
    • 1.5.4 Computational Considerations and Optimization
    • 1.5.5 Limitations and Mitigation Strategies
    • 1.6 Statement of the problem of the master's thesis
    • 1.6.1 Mathematical Problem Formulation
    • 2 Data organization and preprocessing
    • 2.1 Data Characterization of Drilling Systems and ROP Prediction
    • 2.2 Algorithm for Detecting and Restoring Anomalous Drilling Measurements
• 3 Multicriteria Optimization Method for Drilling Systems
  • 3.1 Drilling Performance Simulation and Optimization
  • 3.2 Reducing Data Redundancy in Drilling Optimization Using PCA and Correlation Analysis
  • 3.3 Gradient Boosting Method for in Drilling Optimization
  • 3.4 Gradient Boosting Method for in Drilling Optimization
    • 3.4.1 GBR-Based Optimal Control Parameter Identification
    • 3.4.2 Optimal Parameter Sets
• 4 Results From Implementation
  • CONCLUSIONS
  • REFERENCE LIST
  • APPENDIX A
  • APPENDIX B
  • Code