由于现有钻井参数优化方法求解时效率低、精度受限,提出了基于斐波那契数列的自适应量子遗传算法.利用斐波那契数列来实现非线性自适应的量子旋转门更新策略,将负指数运算转化为简单的除法运算,将算法的时间复杂度由O(cx)降低为O(1)；在搜索过程中,考虑到相邻2代的目标函数适应度相对变化,将变化率引入计算方法,实现自适应地调节量子旋转门转角步长.实例计算表明,提高转速或钻压都能降低单位钻井成本,不同的转速和钻压配合可以获得最佳的经济效益,新算法具有收敛速度快、效率高的优点.
钻井参数 斐波那契数列 量子遗传算法 单位钻井成本 自适应