岩石研磨性的预测方法研究

发布时间：2017-09-04 18:28

  本文关键词：岩石研磨性的预测方法研究

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【摘要】：岩石的研磨性是表征岩石磨损破岩工具的性质,岩石研磨性的测定结果不仅取决于岩石自身的性质,也与现场钻井参数密切相关。现有的现场测定研磨性的方法,只能在实际施工之后求得研磨性系数,且只能反映特定钻井参数下的岩石研磨性,并不具有普遍意义。而现有的室内测定方法,由于与现场研磨性测定方法的研磨形式与研磨机理不同,致使室内研磨性系数与现场实际研磨性系数数值差距较大,并不能很好地应用于现场。针对室内及现场研磨性系数数值差异较大这一问题,本文对进行了如下几方面的研究,主要内容包括:(1)通过对岩石与钻头的磨损形式进行分类,结合室内及现场的岩石研磨性测定方法,从机理上选取了影响每种磨损方式的影响因素,并对室内及现场研磨机理的不同进行了阐述说明。(2)通过研究现场钻井参数中钻压、转速、排量以及岩石微观结构中的石英矿物含量、石英粒度、胶结程度等因素对岩石研磨性的影响机理及规律,确定各因素对岩石研磨性系数的影响规律。(3)提出了岩屑重复破碎次数以及钻头切削区表面温度,并作为影响岩石研磨性的因素进行了灰色关联分析,得出岩石的影响因素对研磨性影响比重排序,通过主要影响因素结合钻头磨损形貌确定了室内及现场的钻头与岩石磨损的主要磨损形式。(4)建立了结合现场钻井参数,并通过室内研磨性系数预测现场研磨性系数的BP神经网络预测模型,实现了室内岩石研磨性测量结果在预测现场研磨性系数的有效应用。通过实例计算,预测的岩石研磨性值时相较于室内预测值,更加接近于现场实际值,更能满足现场施工前钻头研磨性预测的需求,适合现场工程应用。
【关键词】：岩石研磨性 磨损形式 相关性分析 神经网络 预测方法
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TE21
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-6
• 创新点摘要6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 课题研究的目的及意义9
• 1.2 课题国内外研究进展9-13
• 1.2.1 钻头磨损机理及研磨性影响因素研究现状9-10
• 1.2.2 研磨性试验研究方法研究现状10-13
• 1.3 本文主要研究内容13-15
• 第二章 室内及现场研磨机理差异研究15-24
• 2.1 室内及现场岩石研磨性测定方法简述15-17
• 2.1.1 室内岩石研磨性测定方法简述15-16
• 2.1.2 现场岩石研磨性测定方法简述16-17
• 2.2 钻头磨损形式分类及影响因素分析17-20
• 2.2.1 摩擦磨损17-18
• 2.2.2 磨粒磨损18-19
• 2.2.3 粘着磨损19
• 2.2.4 疲劳磨损19-20
• 2.2.5 冲蚀磨损20
• 2.3 室内及现场研磨机理研究20-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第三章 钻井参数及岩石微观组成对研磨性影响规律研究24-43
• 3.1 岩石微观组成对岩石研磨性的影响研究24-31
• 3.1.1 石英矿物含量对岩石研磨性系数的影响28-30
• 3.1.2 石英尺寸对岩石研磨性的影响30
• 3.1.3 胶结程度对岩石研磨性的影响30-31
• 3.2 钻井参数在地层中对钻头磨损影响分析31-41
• 3.2.1 钻井参数在地层中对钻头磨损的影响分析31-32
• 3.2.2 研磨性与钻压的关系32-34
• 3.2.3 研磨性与转速的关系34-38
• 3.2.4 研磨性与排量的关系38-41
• 3.3 本章小结41-43
• 第四章 基于灰色理论的岩石研磨性影响因素分析43-51
• 4.1 研磨性影响因素灰色关联可行性分析43
• 4.2 实例计算43-48
• 4.3 室内及现场主要磨损形式分析48-50
• 4.4 本章小结50-51
• 第五章 基于神经网络的现场研磨系数预测方法研究51-62
• 5.1 室内岩石研磨性测量实验研究51-52
• 5.2 BP神经网络模型介绍52-57
• 5.2.1 BP神经网络结构52-53
• 5.2.2 BP神经网络的学习算法53-57
• 5.3 岩石研磨性评价神经网络模型57-61
• 5.3.1 岩石研磨性评价神经网络模型的建立57-58
• 5.3.2 实例分析58-61
• 5.4 本章小结61-62
• 结论62-63
• 参考文献63-68
• 攻读硕士学位期间发表文章目录及科研情况68-70
• 致谢70-71

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