论文摘要
在深井、超深井以及地层复杂等条件下,为了避免或减少钻井事故的发生,达到优质快速钻井的目的,选择合适的钻井液体系至关重要。基于案例推理（CBR,Case-Based Reasoning）的钻井液设计中,钻井液体系由岩性、井型和井深等属性推理得出,但属性权重的分配会对推理结果产生显著的影响;遗传算法在优化属性权重时,存在收敛速度慢、收敛精度低的缺点。针对上述问题,提出一种解决CBR中属性权重分配问题的改进遗传算法。首先,对遗传算子进行改进:选择算子方面,利用指数尺度变换法优化个体选择;交叉算子方面,对算术交叉中的比例因子进行自适应调整;变异算子方面,改进个体变异方向,保持种群多样性。其次,从个体适.应度和交叉个体的差异程度两方面实现交叉概率自适应调整。最后,通过对UCI数据集的对比实验,证明了改进后的遗传算法能改善全局收敛性能,提高CBR的准确率。将该算法运用到基于CBR的钻井液设计中,实验结果表明,所提方法能够优化属性权重的分配,进而提高钻井液设计的质量。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李建,蔡海艳,李嘉迪
关键词: 钻井液,案例推理,案例检索,属性权重,遗传算法
来源: 西南石油大学学报(自然科学版) 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 石油天然气工业,自动化技术
单位: 西南石油大学计算机科学学院,中国石油西南油气田分公司通信与信息技术中心
基金: 国家科技重大专项(2016ZX05020-006)
分类号: TE254;TP18
页码: 165-174
总页数: 10
文件大小: 846K
下载量: 169
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