ОПТИМИЗАЦИЯ СКОРОСТИ БУРЕНИЯ

1. Способ, включающий:
получение данных от датчиков, характеризующих одно или более свойств первой проходимой породы;
определение на основе полученных данных от датчиков и множества кластеризованных ретроспективных данных типа первой породы;
определение на основе одного или более из типа первой породы и целевой скорости бурения целевого рабочего параметра буровой головки, выполненной с возможностью прохождения через первую породу, причем целевой рабочий параметр выбран с возможностью достижения целевой скорости бурения головки через первую породу; и
изменение работы буровой головки на основе целевого рабочего параметра.
2. Способ по п. 1, дополнительно включающий генерацию кластеризованных ретроспективных данных, причем генерация включает:
получение ретроспективных данных от датчиков, типичных для обнаруживаемых свойств множества пород, включая первую породу;
кодирование ретроспективных данных от датчиков в кодированные данные;
группировку кодированных данных во множество кластеризованных кодированных данных, указывающих на множество пород; и
группировку ретроспективных данных от датчиков во множество кластеризованных ретроспективных данных на основе множества кластеризованных кодированных данных, причем множество кластеризованных ретроспективных данных указывает на множество пород.
3. Способ по п. 2, в котором группировка кодированных данных во множество кластеризованных кодированных данных включает применение алгоритма неконтролируемой кластеризации к кодированным данным, причем алгоритм неконтролируемой кластеризации выполнен с возможностью:
выявления первого свойства породы в кодированных данных и
группировки кодированных данных на основе первого свойства породы.
4. Способ по п. 2, в котором определение типа первой породы включает:
выявление первых кластеризованных ретроспективных данных из множества кластеризованных ретроспективных данных, типичных для полученных от датчиков данных; и
присвоение типа первой породы породе, связанной с первыми кластеризованными ретроспективными данными.
5. Способ по п. 4, дополнительно включающий построение прогностической модели для первой породы на основе по меньшей мере первых кластеризованных ретроспективных данных, причем прогностическая модель выполнена с возможностью определения целевого рабочего параметра на основе типа первой породы и целевой скорости бурения.
6. Способ по п. 5, в котором построение прогностической модели включает:
определение одного или более коэффициентов характеристического уравнения, причем характеристическое уравнение выполнено с возможностью получения в качестве входных данных значения, типичного для первой породы, и целевой скорости бурения и генерации целевого рабочего параметра в качестве выходных данных.
7. Способ по п. 5, в котором прогностическая модель представляет собой одну из гибридной байесовской модели и модели на основе гауссовских процессов.
8. Способ по п. 5, в котором прогностическая модель строится с помощью глобального эволюционного алгоритма.
9. Система, включающая:
по меньшей мере один процессор обработки данных;
память, соединенную с по меньшей мере одним процессором обработки данных, причем в памяти хранятся инструкции для обеспечения выполнения по меньшей мере одним процессором обработки данных операций, включающих:
получение данных от датчиков, характеризующих одно или более свойств первой проходимой породы;
определение на основе полученных данных от датчиков и множества кластеризованных ретроспективных данных типа первой породы;
определение на основе одного или более из типа первой породы и целевой скорости бурения целевого рабочего параметра буровой головки, выполненной с возможностью прохождения через первую породу, причем целевой рабочий параметр выбран с возможностью достижения целевой скорости бурения головки через первую породу; и
изменение работы буровой головки на основе целевого рабочего параметра.
10. Система по п. 9, в которой операции дополнительно включают генерацию кластеризованных ретроспективных данных, причем генерация включает:
получение ретроспективных данных от датчиков, типичных для обнаруживаемых свойств множества пород, включая первую породу;
кодирование ретроспективных данных от датчиков в кодированные данные;
группировку кодированных данных во множество кластеризованных кодированных данных, указывающих на множество породии
группировку ретроспективных данных от датчиков во множество кластеризованных ретроспективных данных на основе множества кластеризованных кодированных данных, причем множество кластеризованных ретроспективных данных указывает на множество пород.
11. Система по п. 10, в которой группировка кодированных данных во множество кластеризованных кодированных данных включает применение алгоритма неконтролируемой кластеризации к кодированным данным, причем алгоритм неконтролируемой кластеризации выполнен с возможностью:
выявления первого свойства породы в кодированных данных; и
группировки кодированных данных на основе первого свойства породы.
12. Система по п. 10, в которой определение типа первой породы включает:
выявление первых кластеризованных ретроспективных данных из множества кластеризованных ретроспективных данных, типичных для полученных от датчиков данных; и
присвоение типа первой породы породе, связанной с первыми кластеризованными ретроспективными данными.
13. Система по п. 12, в которой операции дополнительно включают построение прогностической модели для первой породы на основе по меньшей мере первых кластеризованных ретроспективных данных, причем прогностическая модель выполнена с возможностью определения целевого рабочего параметра на основе типа первой породы и целевой скорости бурения.
14. Система по п. 13, в которой построение прогностической модели включает:
определение одного или более коэффициентов характеристического уравнения, причем характеристическое уравнение выполнено с возможностью получения в качестве входных данных значения, типичного для первой породы, и целевой скорости бурения и генерации целевого рабочего параметра в качестве выходных данных.
15. Система по п. 13, в которой прогностическая модель представляет собой одну из гибридной байесовской модели и модели на основе гауссовских процессов.
16. Система по п. 13, в которой прогностическая модель строится с помощью глобального эволюционного алгоритма.
17. Компьютерный программный продукт, содержащий нетранзиторный машиночитаемый носитель, в котором хранятся инструкции, которые при их исполнении на по меньшей мере одном программируемом процессоре, содержащем по меньшей мере одно физическое ядро и множество логических ядер, приводят к тому, что по меньшей мере один программируемый процессор выполняет операции, включающие:
получение данных от датчиков, характеризующих одно или более свойств первой проходимой породы;
определение на основе полученных данных от датчиков и множества кластеризованных ретроспективных данных типа первой породы;
определение на основе одного или более из типа первой породы и целевой скорости бурения целевого рабочего параметра буровой головки, выполненной с возможностью прохождения через первую породу, причем целевой рабочий параметр выбран с возможностью достижения целевой скорости бурения головки через первую породу; и
изменение работы буровой головки на основе целевого рабочего параметра.
18. Компьютерный программный продукт по п. 17, в котором операции дополнительно включают генерацию кластеризованных ретроспективных данных, причем генерация включает:
получение ретроспективных данных от датчиков, типичных для обнаруживаемых свойств множества пород, включая первую породу;
кодирование ретроспективных данных от датчиков в кодированные данные;
группировку кодированных данных во множество кластеризованных кодированных данных, указывающих на множество пород и
группировку ретроспективных данных от датчиков во множество кластеризованных ретроспективных данных на основе множества кластеризованных кодированных данных, причем множество кластеризованных ретроспективных данных указывает на множество пород.
19. Компьютерный программный продукт по п. 18, в котором группировка кодированных данных во множество кластеризованных кодированных данных включает применение алгоритма неконтролируемой кластеризации к кодированным данным, причем алгоритм неконтролируемой кластеризации выполнен с возможностью:
выявления первого свойства породы в кодированных данных; и
группировки кодированных данных на основе первого свойства породы.
20. Компьютерный программный продукт по п. 18, в котором определение типа первой породы включает:
выявление первых кластеризованных ретроспективных данных из множества кластеризованных ретроспективных данных, типичных для полученных от датчиков данных; и
присвоение типа первой породы породе, связанной с первыми кластеризованными ретроспективными данными.