基于神经网络算法的人工蜂群算法在地层岩性识别中的应用

合理确定地层岩性对合理选择钻头类型、快速建立岩性剖面、及时发现油气层和卡准取心层位有着重要意义。以录井资料为基础,结合已钻井的测井资料,根据BP神经网络和人工蜂群算法,建立基于BP神经网络算法的人工蜂群算法模型。应用该模型在青海油田某区块进行地层岩性随钻识别试验,试验结果与测井资料解释结果相比,符合率可达91．35％。     

方钻杆旋塞阀的失效分析及改进

根据笔者在油田现场的调研与工作的实际经验,结合旋塞阀的典型失效案例,建立了方钻杆旋塞阀的失效故障树.对旋塞阀失效故障树进行分析,求出了故障树结构重要度,确定了旋塞阀的主要失效因素:材料的性能、密封问题、操作问题、检验和维护保养等,提出规范操作、优化旋塞阀结构、提高各零部件的配合精度、增强旋塞阀关键零部件的强度及耐腐蚀性、制定统一的检验维护标准和研制双旋钮旋塞阀等改进措施,对预防和减少方钻杆旋塞阀使用中存在的问题,优化旋塞阀结构有重要的参考价值.