Development of a Numerical Tool for Design of the Bottom Hole Assembly (BHA) Using Artificial Neural Networks

Energy Exploration & Exploitation, 2011

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Green Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1260/0144-5987.29.4.357
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This paper describes the use of Artificial Neural Networks in developing a design tool for calculating BHA (Bottom Hole Assembly) parameters. The program streamlines and simplifies BHA design calculations for a planned well curvature by calculating half-wave lengths using nomograms developed by Lubinski-Woods and Muzaparov. Nonlinear normalisation of data was applied on nomogram data to significantly improve accuracy of the modelling and design. The design data calculated by the program were compared with the real data and have been verified on deposits in the Aktobe region in Kazakhstan. It is concluded that the proposed tool provides more accurate results in a shorter time, allowing designers to compare and analyse the influence of design parameters on calculations of half-wave, loading and well curvature.