文献

J-GLOBAL ID：202202272493615997   整理番号：22A0651095

機械学習と有限要素法によるコングロメレート層におけるPDCビット摩耗の予測と解析【JST・京大機械翻訳】

Prediction and Analysis of PDC Bit Wear in Conglomerate Layer with Machine Learning and Finite-Element Method

著者 (6件)： Wang Li-qiang (Department of Petroleum Engineering, Shengli College, China Petroleum University, Shandong Dongying 257061, China) ,  Shao Ming-ji (Exploration and Development Research Institute of TuHa Oilfield Company, CNPC, Xinjiang Hami 839009, China) ,  Zhang Wei (Exploration and Development Research Institute of TuHa Oilfield Company, CNPC, Xinjiang Hami 839009, China) ,  Xiao Zhi-peng (Exploration and Development Research Institute of TuHa Oilfield Company, CNPC, Xinjiang Hami 839009, China) ,  Yang Shuo (Exploration and Development Research Institute of TuHa Oilfield Company, CNPC, Xinjiang Hami 839009, China) ,  Yang Ming-he (Department of Petroleum Engineering, Yangtze University, Hubei Wuhan 430000, China)
資料名： Geofluids  (Geofluids)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2584A  ISSN： 1468-8115  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多結晶ダイヤモンドコンパクト(PDC)ビットは,厳しい砂利層のドリル加工において重大な摩耗問題を経験する。効率的掘削を達成して,ビットサービス寿命を延ばすために,二重切断歯を有するPDCビットの簡易モデルを,有限要素数値シミュレーション技術を用いて確立し,そして,PDCビット切削歯の岩石破壊プロセスを,Archard摩耗原理を用いてシミュレーションした。鋳造角,温度,線形速度,およびビット圧力のようなPDCビット切削歯の摩耗損失の数値シミュレーション結果と以前の実験的研究結果を訓練データセットに組み合わせた。次に,等確率遺伝子発現プログラミング(EP-GEP)のための機械学習法を使用した。訓練セットの精度に基づいて,PDCビットの摩耗の予測におけるこの方法の有効性を,データセットを検証することによって実証した。最後に,予測データセットをラテンハイパーキューブ実験と有限要素数値シミュレーションによって確立した。EP-GEP予測結果との比較を通して,この方式の予測精度が実際の工学ニーズを満たすことを確認した。灰色相関度のための感度解析法の結果は,ビット摩耗の影響の程度が,温度,PDCカッタのバックディップ角,線形速度,およびビット圧力の順であることを示した。これらの結果は,実際のPDCビットが,礫層のような硬質地層を掘削するとき,局所高温がビットによって切断されたときに発生する後に,適切な冷却対策を,ビット圧力を増加して,適切に回転速度を減少するために取り入れるべきであることを示した。Doingは,ビットの摩耗を効果的に減らし,その耐用年数を延ばすことができる。本研究は,砂利のドリル加工,掘削パラメータの調整,ビットの耐用年数の延長など,PDCビットの摩耗を予測するための指針を提供する。Copyright 2022 Li-qiang Wang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高温 ,  *摩耗 ,  *有限要素法 ,  ダイヤモンド ,  切削 ,  感度解析 ,  鋳造 ,  掘削 ,  *ビット ,  地層 ,  回転数 ,  ドリル加工 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  予測精度 ,  多結晶ダイヤモンド , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 掘削機械  (QE03030E) ,  坑井掘さく一般  (UA09010Q) ,  炭素とその化合物  (YB02060D) ,  切削一般  (QC02010V)

引用文献 (25件)：

• L. Zongyu, Z. Fei, L. Ming, "Key drilling technology for glutenite tight oil horizontal wells in Mahu oilfield, Xinjiang," Petroleum Drilling Technology, vol. 47, no. 2, pp. 9-14, 2019.
• L. Li, Z. Lubin, Z. Lingzhan, "Drilling and completion technology for efficient development of Mahu low permeability reservoir," Xinjiang Petroleum Science and Technology, vol. 27, no. 2, pp. 1-6, 2017.
• C. A. Cheatham, D. A. Loeb, "Effects of field wear on PDC bit performance," SPE/IADC Drilling Conference, Louisiana, USA, 1985.
• D. A. Glowka, "Implications of thermal wear phenomena for PDC bit design and operation," SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Nevada, USA, 1985.
• Z. Deyong, Y. Jun, X. Cheng, "A modified determination method of rock’s abrasiveness for well drilling using diamond bits," Journal of China University of Petroleum, vol. 40, no. 4, pp. 73-80, 2016.

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  有限要素法 ,  PDCビット ,  摩耗 ,  予測 ,  解析