基于PCA-BP算法的机械钻速预测研究

钻井过程中,机械钻速是衡量钻井效率的一个重要指标,准确预测机械钻速对提高钻井效率、降低成本具有重要作用.常用的钻速方程预测模型存在建模困难、求解困难等问题.为此,提出一种基于主成分分析算法(PCA)优化BP神经网络的机械钻速预测新模型.基于PCA-BP模型预测机械钻速,并将预测结果与BAS-BP、BP和RF等模型的预测结果进行横向对比.结果表明,PCA-BP 的拟合优度(R2)分别提高 5.7%、9.4%和 18.7%;均方根误差分别降低23.88%、30.3%和43.6%;平均绝对百分比误差分别降低 35.45%、56.7%和 61.5%.预测结果表明,新模型的精度更高、收敛速度更快.PCA-BP 模型还可实时评价影响机械钻速因素的合理性,为提高机械钻速提供指导意见.研究结果可为实际钻进过程中提高机械钻速提供更科学的参考依据.