Ứng dụng mạng nơ–ron nhân tạo (ANN) để tối ưu hoá thông số chế độ khoan cho các giếng khoan đan dày tại bể Cửu Long

Tối ưu hoá thông số chế độ khoan là một nhiệm vụ quan trọng khi thi công giếng khoan, giúp nâng cao hiệu quả khoan, tiết kiệm thời gian, giảm giá thành và hạn chế các nguy cơ phức tạp sự cố giếng khoan. Các thông số chế độ khoan có ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ cơ học khoan, tuy nhiên do mối quan hệ phức tạp giữa chúng nên việc dự báo tốc độ cơ học khoan theo các phương pháp truyền thống thường gặp phải nhiều khó khăn. Vì vậy, để có thể đề xuất được các thông số chế độ khoan tối ưu, cần phải đưa ra được một phương pháp mới có thể dự báo tốc độ cơ học khoan với độ chính xác cao. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng mạng nơ–ron nhân tạo (ANN) để thiết lập mối tương quan phức tạp giữa các thông số chế độ khoan và tốc độ cơ học khoan nhằm tối ưu hoá thông số chế độ khoan. Số liệu sử dụng để huấn luyện mạng ANN trong nghiên cứu này được lấy từ 03 giếng khoan đan dày tại bể Cửu Long, gồm 5 thông số đầu vào: tải trọng lên choòng, tốc độ quay choòng, mô men tại choòng, tổng tổn thất áp suất, lưu lượng bơm. Thông số đầu ra là tốc độ cơ học khoan. Kết quả nghiên cứu cho thấy, mô hình mạng ANN được lựa chọn cho kết quả dự báo tốc độ cơ học khoan có độ chính xác cao, có khả năng xác định được các bộ thông số chế độ khoan tối ưu cho từng khoảng khoan.