基于分型理论和神经网络的页岩气可钻性研究

随着页岩气的大力开发,页岩气钻井过程中的机械钻速低、钻井周期长以及钻头磨损严重等问题日益突出,因此,预测地层岩石可钻性和建立地层岩石可钻性剖面有着十分重要的意义.文章结合分形理论对分形维数进行推导与分析,确定出上返岩屑的分形维数与岩屑质量和岩屑尺寸之间的联系.并以岩屑分形维数和测井数据作为输入参数,可钻性极值作为输出参数,利用BP神经网络建立涪陵页岩气区块输入参数与输出参数之间的映射关系.最后,进行了实例验证,结果与现场实际吻合,表明该方法具有现场实用性,对实际生产开发有一定指导意义.