摘要：针对吐哈盆地深层煤层气的勘探,前期以直井试采为主,水平井的钻井技术仍处于探索阶段。由于该区块属于高陡斜坡区、煤系地层发育,导致直井段井斜易超标、煤系地层的井眼井壁易失稳、水平井井段的轨迹难以控制及固井质量差等问题,文章通过分析高陡斜坡区提速限制因素,引入自动垂钻系统,形成直井段防斜打快技术,解决了高陡斜坡区防斜和大钻压快速钻进的矛盾;分析煤层井壁失稳机理,开展浸泡实验,优选了胺基有机盐钻井液体系,提高抑制性和封堵固结井壁性能,强化了煤系地层井壁稳定;结合深层煤层三压力剖面预测数据优化井身结构及轨迹控制,设计防卡PDC钻头和钻具组合,配套强抑制、强封堵性胺基有机盐钻井液,实现了煤层水平段安全延伸;强化钻井参数,应用岩屑清洁工具和个性化通井钻具组合,提高了井眼清洁效率;优化套管选型、扶正器配置及水泥浆体系,保障了固井质量。该系列技术为实现吐哈盆地深层煤层气水平井安全高效钻探奠定了基础。

摘要：为了提高气液两相流持液率预测精度,针对传统径向基函数(RBF)神经网络预测气液两相流持液率网络拓扑结构困难和收敛速度慢等问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化径向基函数神经网络的气液两相流持液率预测模型。通过系统聚类算法和灰色关联度分析(GRA)对收集的实验数据进行处理,优选出最优模型特征,同时结合遗传算法确定了RBF神经网络结构参数。基于室内实验数据进行训练,并与常用于持液率预测的反向传播(BP)神经网络、GA-BP神经网络及RBF神经网络进行对比,评估了模型的准确性及可行性。结果表明:GA-RBF神经网络模型均方误差为0.0017,均方根误差为0.0416,平均绝对误差为0.0281,拟合度为0.9483。相较于其他神经网络模型,该预测模型表现出更高的计算精度和更强的泛化能力。