大港油田定向井钻头优选研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 工程背景及研究意义 | 第7页 |
| 1.2 钻头优选研究国内外研究现状 | 第7-10页 |
| 1.2.1 钻头使用效果评价法研究现状 | 第8页 |
| 1.2.2 岩石力学参数法研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.3 综合法研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.4 钻头结构参数法研究现状 | 第10页 |
| 1.2.5 各类钻头选型方法的优缺点 | 第10页 |
| 1.3 本文主要研究内容及技术路线 | 第10-13页 |
| 1.3.1 本文的研究内容 | 第10-11页 |
| 1.3.2 本文的研究方法及技术路线 | 第11-13页 |
| 第2章 地层抗钻特性评价研究 | 第13-28页 |
| 2.1 地层抗钻特性测井评价方法研究 | 第13-18页 |
| 2.1.1 弹性介质中的纵横波 | 第14-15页 |
| 2.1.2 纵横波速度的计算 | 第15-16页 |
| 2.1.3 地层抗钻特性参数的测井评价 | 第16-18页 |
| 2.2 岩心室内实验研究 | 第18-27页 |
| 2.2.1 实验目的及实验方案 | 第18-24页 |
| 2.2.2 室内试验测试结果及分析 | 第24-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 定向井PDC钻头优化选型方法研究 | 第28-51页 |
| 3.1 数据库系统在钻头优选的应用研究 | 第28-33页 |
| 3.1.1 基于数据库系统的钻头选型原理研究 | 第28-32页 |
| 3.1.2 钻头数据库的建立 | 第32页 |
| 3.1.3 基于数据库系统的钻头选型过程 | 第32-33页 |
| 3.2 人工神经网络在钻头优选中的应用研究 | 第33-47页 |
| 3.2.1 人工神经网络基本原理 | 第33-38页 |
| 3.2.2 BP算法 | 第38-43页 |
| 3.2.3 基于人工神经网络的钻头选型原理研究 | 第43-44页 |
| 3.2.4 基于人工神经网络的钻头选型过程 | 第44-47页 |
| 3.3 专家系统在钻头优选中的应用研究 | 第47-50页 |
| 3.3.1 专家系统概述 | 第47页 |
| 3.3.2 专家系统钻头选型推荐研究 | 第47-49页 |
| 3.3.3 钻头选型专家系统推荐的实现过程 | 第49-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 定向井PDC钻头选型软件设计开发 | 第51-67页 |
| 4.1 软件设计思路及实现方案 | 第51-52页 |
| 4.2 软件运行环境 | 第52页 |
| 4.3 软件功能 | 第52页 |
| 4.4 软件各模块简介 | 第52-60页 |
| 4.4.1 钻头数据库模块 | 第53-55页 |
| 4.4.2 测井数据处理模块 | 第55页 |
| 4.4.3 岩石力学特性参数模块 | 第55-58页 |
| 4.4.4 钻头选型模块 | 第58-60页 |
| 4.5 软件特色 | 第60页 |
| 4.6 现场应用实例分析 | 第60-67页 |
| 4.6.1 收集到的现场资料 | 第60页 |
| 4.6.2 资料预处理 | 第60-61页 |
| 4.6.3 地层抗钻特性综合评价结果 | 第61-62页 |
| 4.6.4 钻头选型结果及建议 | 第62-67页 |
| 第5章 结论及建议 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
