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浅层丛式水平井多元非线性统计分析钻柱摩阻预测方法

发布时间:2017-10-19 17:55

  本文关键词:浅层丛式水平井多元非线性统计分析钻柱摩阻预测方法


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【摘要】:钻柱摩阻在钻井工程技术领域一直是一个很重要的研究课题,它对实现优质、高效、快速的钻进工作有着极其重要的影响。合理的钻柱摩阻预测方法,可为钻井施工安全预测提供有力的保障。在总结前人研究的基础上,首先分析了浅层丛式水平井的特点、应用以及常用底部钻具组合、钻柱结构组成的特点,较为系统地分析了钻井施工中钻柱摩阻主要因素。进而分析了钻进参数、管柱性能、井眼条件、钻井液等对钻柱摩阻的影响,研究分析了目前的钻柱力学模型,了解其特点及其应用局限性。其次,应用统计学理论,提出了以多元非线性统计分析为基础预测丛式水平井摩阻方法的研究思路,确定了分段统计分析原则。根据分段原则分段统计分析浅层丛式水平井摩阻问题,为提高预测准确性奠定了基础。然后应用SPSS数学软件对影响摩阻各因素进行了偏相关分析,确立了用于回归分析的井眼曲率、井斜角、方位角、井径及其相关变化率等七个影响因素。最后,应用SPSS数学软件对相关因素进行了多元非线性回归分析,得出了分段回归模型,并且进行了相关检验。通过回归分析得出了分段的指数相加形式和幂函数相乘形式。由相关检验可知指数相加模型不符合要求,而幂函数乘法模型通过检验,说明了回归模型的合理性。预期可以应用于丛式水平井钻柱摩阻预测,应用于钻井工程设计和施工指导。
【关键词】:钻柱摩阻 多元回归分析 浅层丛式水平井 SPSS软件
【学位授予单位】:西安石油大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TE92
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-7
  • 第一章 绪论7-13
  • 1.1 研究的目的与意义7
  • 1.2 国内外研究现状7-11
  • 1.2.1 国外研究现状7-9
  • 1.2.2 国内研究现状9-11
  • 1.3 本文的主要工作11-13
  • 1.3.1 主要内容11-12
  • 1.3.2 创新点12-13
  • 第二章 多元统计分析方法13-22
  • 2.1 多元统计分析方法13-14
  • 2.1.1 常见的多元统计分析方法14
  • 2.1.2 多元统计分析的特点14
  • 2.2 多元回归分析14-17
  • 2.2.1 多元线性回归分析14-16
  • 2.2.2 非线性回归模型的线性化16-17
  • 2.3 影响因素相关性分析17-21
  • 2.3.1 线性相关分析18
  • 2.3.2 偏相关分析18-20
  • 2.3.3 熵权法20-21
  • 2.4 本章小结21-22
  • 第三章 浅层丛式水平井钻柱摩阻影响因素22-35
  • 3.1 浅层丛式水平井的特点及其应用22-23
  • 3.1.1 浅层丛式水平井的特点22
  • 3.1.2 浅层丛式水平井的应用22-23
  • 3.2 浅层丛式水平井底部钻具组合(BHA)特点23-24
  • 3.3 浅层丛式水平井钻柱摩阻主要影响因素分析24-29
  • 3.3.1 钻进参数对摩擦阻力的影响24-25
  • 3.3.2 管柱性能对摩擦阻力的影响25-26
  • 3.3.3 井眼条件对摩擦阻力的影响26-27
  • 3.3.4 钻井液对摩擦阻力的影响27-28
  • 3.3.5 岩性28-29
  • 3.3.6 井眼清洁29
  • 3.4 钻柱摩阻的基本力学模型29-34
  • 3.4.1 钻柱摩阻研究进程29
  • 3.4.2 钻柱软杆模型29-30
  • 3.4.3 修正的软模型30
  • 3.4.4 有限差分法30-32
  • 3.4.5 硬模型的Ho H-S法32
  • 3.4.6 硬模型的有限元法32-33
  • 3.4.7 钻柱刚杆模型的纵横弯曲梁法33
  • 3.4.8 钻柱力学模型的局限性33-34
  • 3.5 本章小结34-35
  • 第四章 钻柱摩阻多元统计模型建立35-59
  • 4.1 多元统计分析中摩阻影响因素的确定35-40
  • 4.1.1 统计参数确定的原则35-36
  • 4.1.2 统计用摩阻影响因素的确定36-39
  • 4.1.3 摩阻的确定39-40
  • 4.2 浅层丛式水平井的分段40-41
  • 4.3 多元统计数据准备41-50
  • 4.3.1 数据修匀41-42
  • 4.3.2 井眼轨迹数值模拟方法42-44
  • 4.3.3 样条插值44-46
  • 4.3.4 非线性回归数据准备46
  • 4.3.5 影响因素的偏相关分析46-50
  • 4.4 钻柱摩阻多元统计模型建立50-58
  • 4.4.1 多元拟合步骤50-52
  • 4.4.2 SPSS回归分析52-55
  • 4.4.3 回归模型的比较55-57
  • 4.4.4 模型应用讨论57-58
  • 4.5 本章小结58-59
  • 第五章 结论59-60
  • 致谢60-61
  • 参考文献61-64
  • 攻读硕士学位期间发表论文情况64-65

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本文编号:1062507

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