【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及油气资源开发，尤其是一种基于粒子群优化算法的井眼分离系数计算方法。
技术介绍
1、在油气资源高效开发中，丛式井技术显著降低了初期投资成本、土地占用和环境污染，广泛应用于海洋和陆地钻井作业。随着油气田勘探开发的深入，井眼布局愈发密集，对防碰撞技术的精准度和可靠性提出了更高要求。井眼防碰技术贯穿于丛式井、加密井及定向井的钻前设计和实钻监控。风险评估基于井距扫描和轨迹误差分析，评价指标包括邻井最近距离、井眼分离系数和碰撞概率。现有方法主要包括传统分离系数法、中心向量法、垂足线法、定向分离系数法和椭圆缩放法。以往的研究表明，传统分离系数法和垂足线法结果保守，中心向量法和定向分离系数法结果过于乐观。椭圆缩放法最符合实际，但其计算复杂，难以推广至现场应用。再者，上述方法一般是基于二维平面上的椭圆去计算分离程度，并不能真实反应两个误差椭球在三维空间中的分离程度。
技术实现思路
1、针对当前井眼分离系数计算方法存在的计算复杂，不能真实反应两个误差椭球在三维空间中的分离程度的问题，本专利技术提供了一种基于粒子群优化算法的井眼分离系数计算方法。
2、该方法利用粒子群优化算法，以椭球面上最近两点的距离做为优化目标，通过椭球参数方程建立椭球距离求解模型。采用不同范围的算法参数进行迭代计算，直到算法收敛，确定误差椭球表面最近的两个点。最后使用井眼分离系数最近距离算法模型，输入两点距离，求得分离系数。该方法通过快速迭代求解三维空间中误差椭球的最近距离，可以提供更快的求解速度和更高的评
3、本专利技术提供的基于粒子群优化算法的井眼分离系数计算方法，具体步骤如下：
4、s1、使用iscwsa误差模型求解井筒位置不确定性协方差矩阵。具体是，输入误差模型参数，包括磁倾角、磁偏角、磁场强度、经纬度、6度带号及椭球放大因子，并输入以井斜角、井斜方位角、测深为测点元素的井眼轨迹测斜数据，使用iscwsa误差模型计算不确定性协方差矩阵。
5、s2、确定待求解的两个误差椭球参数；
6、对步骤s1得到的井筒位置不确定性协方差矩阵求解特征值和特征向量以确定椭球参数。主要包括以下步骤：
7、井眼位置误差的概率密度用下式表示：
8、
9、式中，δr为井眼轨迹位置误差的增量；|ck|为矩阵ck的行列式；
10、井眼轨迹误差分布的等概率密度面为：
11、(δr)tck-1(δr)＝k2
12、式中，k为置信因子；每个不同的置信因子取值可对应一个三维置信椭球，其三个半轴与k的关系如下：
13、
14、式中：λ1、λ2和λ3为协方差矩阵ck的三个特征值；r1、r2和r3分别表示椭球的三个半轴长度；协方差矩阵ck的三个特征向量v1、v2和v3分别表示r1、r2和r3所在的主轴方向。
15、s3、建立误差椭球距离求解模型；
16、通过椭球参数方程，结合4×4仿射变换矩阵，将椭球局部坐标系上的一点旋转和平移到井口坐标系，再对井口坐标系下的两点进行距离计算。
17、具体方法如下:
18、将椭球以参数方程的形式表示：
19、
20、写成3×1向量的形式：
21、
22、由此构建两个误差椭球与粒子之间的映射：
23、x＝(θm,φm,θp,φp)
24、式中，x表示粒子的位置，在求解椭球最近距离的问题中，搜索空间的维度是4，所以拥有4个分量；θm和φm分别表示参考点误差椭球在参数方程表示中的θ角和φ角，rad；θp和φp分别表示扫描点误差椭球在参数方程表示中的θ角和φ角，rad；
25、粒子群优化算法的适应值函数表示为：
26、fitness＝|tmvm-tpvp|
27、式中，fitness表示适应值；||符号表示对向量取模；vm和vp分别表示参考点椭球和扫描点椭球面上的一点，位于椭球的局部坐标系；tm表示参考点椭球局部坐标系到参考井井口坐标系的仿射变换，将点先按照椭球姿态进行旋转，然后再平移至参考点，是一个4×4的矩阵，tm的展开公式如下：
28、
29、式中，me、mv和mn分别表示参考点的east、vertical、north三个坐标值，m；mvector是一个3×3矩阵，其每一列分别是参考点不确定性协方差矩阵的三个特征向量。
30、s4、运用粒子群优化算法迭代搜索距离最近的两点；
31、运用粒子群优化算法，输入误差椭球参数，初始化粒子群维度、规模、迭代次数，跌代直到达到最大次数或两次迭代之间距离的最小差值，得到满足最近距离的两个点。
32、具体包括以下四个子步骤：
33、s41、运用粒子群优化算法，输入误差椭球参数，误差椭球参数包括坐标向量、姿态矩阵和三个半轴长度，通过步骤s3的tm展开公式建立椭球局部坐标系到井口坐标系的变换矩阵；
34、s42、初始化粒子群维度，数量，迭代次数，个体学习因子c1和群体学习因次c2，随机初始化每个粒子的位置和速度；
35、s43、算法开始，每一轮迭代更新粒子的速度和位置，当位置更新时，根据步骤s3构建的两个误差椭球与粒子之间的映射关系式分别计算出两个椭球上的点，得到vm和vp；然后通过步骤s3的粒子群优化算法的适应值函数计算出两点的距离，做为粒子群优化算法的适应值；
36、s44、更新每个粒子的最优适应值，更新群体最优适应值，当达到迭代次数或两次迭代之间距离的最小差值后，结束算法。
37、s5、通过井眼分离系数最近距离算法模型确定井眼分离系数；计算公式如下：
38、
39、式中，ndsf为分离系数；rs为两个误差椭球的距离，m；ab为两个误差椭球之间的最近距离。
40、与现有技术相比，本专利技术的有益之处在于：
41、(1)相对于现有技术大多采用在二维平面投影上计算的方式，本专利技术提供的基于粒子群优化算法的井眼分离系数计算方法，能够在三维空间中计算误差椭球的最近距离，能够更准确地反应两个误差椭球在空间中的分离程度；计算所需步骤少，迭代次数少，不需要求解复杂的数学优化构造函数，所得分离系数评价精度高，能够获得更高的评价精度。
42、(2)本专利技术的井眼分离系数计算方法通过快速迭代求解三维空间中误差椭球的最近距离，用于井眼防碰指标的优化，以更精确的评价结果降低钻井过程中的实时碰撞风险，为钻井防碰设计提供更好的选择。
43、本专利技术的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本专利技术的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
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1.一种基于粒子群优化算法的井眼分离系数计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求书1所述的基于粒子群优化算法的井眼分离系数计算方法，其特征在于，所述步骤S1的具体方法是：输入误差模型参数，包括磁倾角、磁偏角、磁场强度、经纬度、6度带号及椭球放大因子，并输入以井斜角、井斜方位角、测深为测点元素的井眼轨迹测斜数据，使用ISCWSA误差模型计算不确定性协方差矩阵。
3.如权利要求书1所述的基于粒子群优化算法的井眼分离系数计算方法，其特征在于，所述步骤S2中，对步骤S1得到的井筒位置不确定性协方差矩阵求解特征值和特征向量以确定椭球参数。
4.如权利要求书3所述的基于粒子群优化算法的井眼分离系数计算方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：
5.如权利要求书1所述的基于粒子群优化算法的井眼分离系数计算方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下四个子步骤：
6.如权利要求书1所述的基于粒子群优化算法的井眼分离系数计算方法，其特征在于，所述步骤S5中，井眼分离系数的计算公式如下：
【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群优化算法的井眼分离系数计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求书1所述的基于粒子群优化算法的井眼分离系数计算方法，其特征在于，所述步骤s1的具体方法是：输入误差模型参数，包括磁倾角、磁偏角、磁场强度、经纬度、6度带号及椭球放大因子，并输入以井斜角、井斜方位角、测深为测点元素的井眼轨迹测斜数据，使用iscwsa误差模型计算不确定性协方差矩阵。
3.如权利要求书1所述的基于粒子群优化算法的井眼分离系数计算方法，其特征在于...
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