Многофакторный регрессионный анализ стендовых исследований процесса транспортировки криогенно-гравийного фильтра по стволу скважины
Целью данной работы является анализ результатов стендовых исследований технологии транспортировки экспериментального образца криогенно-гравийного фильтра по стволу скважины. Для этого был использован метод многофакторного регрессионного анализа линейной и экспоненциальной модели процесса спуска. В р...
Saved in:
| Published in: | Породоразрушающий и металлообрабатывающий инструмент – техника и технология его изготовления и применения |
|---|---|
| Date: | 2018 |
| Main Authors: | , , , , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут надтвердих матеріалів ім. В.М. Бакуля НАН України
2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144409 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Многофакторный регрессионный анализ стендовых исследований процесса транспортировки криогенно-гравийного фильтра по стволу скважины / А.А. Кожевников, В.Л. Хоменко, Б.Т. Ратов, А. Токтасынов, Е. Мусаев // Породоразрушающий и металлообрабатывающий инструмент – техника и технология его изготовления и применения: Сб. науч. тр. — К.: ІНМ ім. В.М. Бакуля НАН України, 2018. — Вип. 21. — С. 119-126. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860203115846828032 |
|---|---|
| author | Кожевников, А.А. Хоменко, В.Л. Ратов, Б.Т. Токтасынов, А. Мусаев, Е. |
| author_facet | Кожевников, А.А. Хоменко, В.Л. Ратов, Б.Т. Токтасынов, А. Мусаев, Е. |
| citation_txt | Многофакторный регрессионный анализ стендовых исследований процесса транспортировки криогенно-гравийного фильтра по стволу скважины / А.А. Кожевников, В.Л. Хоменко, Б.Т. Ратов, А. Токтасынов, Е. Мусаев // Породоразрушающий и металлообрабатывающий инструмент – техника и технология его изготовления и применения: Сб. науч. тр. — К.: ІНМ ім. В.М. Бакуля НАН України, 2018. — Вип. 21. — С. 119-126. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Породоразрушающий и металлообрабатывающий инструмент – техника и технология его изготовления и применения |
| description | Целью данной работы является анализ результатов стендовых исследований технологии транспортировки экспериментального образца криогенно-гравийного фильтра по стволу скважины. Для этого был использован метод многофакторного регрессионного анализа линейной и экспоненциальной модели процесса спуска. В результате выполнения работы было установлено, что коэффициент детерминации линейной модели многофакторной регрессии равен 0,66. Экспоненциальная модель более достоверно, чем линейная позволяет аппроксимировать результаты исследований (коэффициент детерминации 0,835). В дальнейшем целесообразно провести многофакторный анализ, используя другие модели, например, полиномиальную, степенную, гиперболическую. Для повышения достоверности результатов многофакторного регрессионного анализа необходимо проведение дополнительных стендовых исследований для уточнения влияния скорости спуска и температурыскважинной жидкости на максимально возможную глубину спуска. Найденная регрессионная модель позволяет спрогнозировать максимальную глубину спуска криогенно-гравийного фильтра при различных геолого-технических условиях. А это, в свою очередь, дает возможность оптимизировать конструкцию и технологию спуска фильтра.
Метою даної роботи є аналіз результатів стендових досліджень технології транспортування експериментального зразка кріогенно-гравійного фільтра по стовбуру свердловини. Для цього був використаний метод багатофакторного регресійного аналізу лінійної та експоненціальної моделі процесу спуску. В результаті виконання роботи було встановлено, що коефіцієнт детермінації лінійної моделі багатофакторної регресії дорівнює 0,66. Експоненціальна модель більш достовірно ніж лінійна дозволяє апроксимувати результати досліджень (коефіцієнт детермінації 0,835). В подальшому доцільно провести багатофакторний регресійний аналіз використовуючи інші моделі, наприклад, поліноміальну, степеневу, гіперболічну. Для підвищення достовірності результатів багатофакторного регресійного аналізу необхідне проведення додаткових стендових досліджень для уточнення впливу швидкості спуску і температури свердловинної рідини на максимально можливу глибину спуску. Знайдена регресійна модель дозволяє спрогнозувати максимальну глибину спуску кріогенно-гравійного фільтра при різних геолого-технічних умовах. А це, в свою чергу, дає можливість оптимізувати конструкцію і технологію спуску фільтра.
The purpose of this paper is to analyze the results of bench studies of the technology for transporting an experimental sample of a cryogenic-gravel filter along a wellbore. For this, the method of multifactorial regression analysis of the linear and exponential model of the descent process was used. As a result of the work, it was found that the coefficient of determination of the linear model of multifactor regression is 0.66. The exponential model is more reliable than the linear model that allows approximating the results of the studies (the coefficient of determination is 0.835). In the future, it is expedient to conduct a multifactor analysis using other models, for example, polynomial, power, hyperbolic. To increase the reliability of the results of multivariate regression analysis, it is necessary to conduct additional bench studies to clarify the influence of the rate of descent and the temperature of the borehole fluid on the maximum possible depth of descent. The regression model found allows us to predict the maximum depth of descent of the cryogenic gravel filter under various geological and technical conditions. And this, in turn, makes it possible to optimize the design and technology of the filter descent.
|
| first_indexed | 2025-12-07T18:11:26Z |
| format | Article |
| fulltext |
РАЗДЕЛ 1. ПОРОДОРАЗРУШАЮЩИЙ ИНСТРУМЕНТ ИЗ СВЕРХТВЕРДЫХ МАТЕРИАЛОВ
И ТЕХНОЛОГИЯ ЕГО ПРИМЕНЕНИЯ
119
Література
1. Необходимость обработки кавернозных зон скважин / А. Н. Давиденко, Б. Т. Ратов,
А. А. Игнатов и др. // Промышленность Казахстана. – 2016. – Вып. 3 (96). – С. 63 –
68.
2. Игнатов А. А. Исследование параметров процесса удаления глинисто-шламовых
образований из кавернозных зон скважин // Mining of Mineral Deposits. – 2016. –
Вып. 1(10). – С. 63 – 68.
3. Петров Л. Н., Супрунюк Н. Г. Коррозионно-механическое разрушение металлов и
сплавов. – К.: Наукова думка, 1991. – 216 с.
4. Проволоцкий А. Е. Струйно-абразивная обработка деталей машин пород. – К.:
Тэхника, 1989. – 177 с.
Надійшла 15.06.18
References
1. Davidenko, A. N., Ratov, B. T., Ihnatov, A. A. et al. (2016). Neobkhodimost obrabotki
kavernoznykh zon skvazhin [Necessity of treatment vuggy areas of bore holes].
Promyshlennost Kazakhstana.–Industry of Kazakhstan, 3, 96, 63 – 68 [in Russian].
2. Ihnatov, A. A. Issledovanie parametrov processa udaleniia glinisto-shlamovykh
obrazovanii iz kavernoznykh zon skvazhin [Research into parameters characterizing the
process of withdrawing clay-mud formations from bore hole vuggy zones]. Mining of
Mineral Deposits, 1, 10. – 63 – 68 [in Russian].
3. Petrov, L. N., & Supruniuk N. G. (1991). Korrozionno-mekhanicheskoe razrushenie
metallov i splavov [Corrosive-mechanical destruction of metals and alloys]. Kiev:
Naukova dumka [in Russian].
4. Provolockii, A. E. (1989).Struino-abrazivnaia obrabotka detalei mashin [Stream-abrasive
treatment of details machines]. Kiev: Tekhnika [in Russian].
УДК 622.24.051
А. А. Кожевников, д-р. техн. наук; В. Л. Хоменко, канд. техн. наук1; Б. Т. Ратов, д-р техн.
наук, А. Токтасынов, Е. Мусаев, магистранты2
1Национальный технический университет «Днепровская политехника»,
пр. Д. Яворницкого, 19, г. Днепр, Украина e-mail: aak2@ua.fm
2Каспийский университет, (г.Алматы, Республика Казахстан), е-mail:ratov69@mail.ru
МНОГОФАКТОРНЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ СТЕНДОВЫХ
ИССЛЕДОВАНИЙ ПРОЦЕССА ТРАНСПОРТИРОВКИ КРИОГЕННО-ГРАВИЙНОГО
ФИЛЬТРА ПО СТВОЛУ СКВАЖИНЫ
Целью данной работы является анализ результатов стендовых исследований технологии
транспортировки экспериментального образца криогенно-гравийного фильтра по стволу скважины. Для
этого был использован метод многофакторного регрессионного анализа линейной и экспоненциальной
модели процесса спуска. В результате выполнения работы было установлено, что коэффициент
детерминации линейной модели многофакторной регрессии равен 0,66. Экспоненциальная модель более
достоверно, чем линейная позволяет аппроксимировать результаты исследований (коэффициент
детерминации 0,835). В дальнейшем целесообразно провести многофакторный анализ, используя другие
модели, например, полиномиальную, степенную, гиперболическую. Для повышения достоверности
mailto:aak2@ua.fm
Выпуск 21. ПОРОДОРАЗРУШАЮЩИЙ И МЕТАЛООБРАБАТЫВАЮЩИЙ ИНСТРУМЕНТ – ТЕХНИКА
И ТЕХНОЛОГИЯ ЕГО ИЗГОТОВЛЕНИЯ И ПРИМЕНЕНИЯ
120
результатов многофакторного регрессионного анализа необходимо проведение дополнительных
стендовых исследований для уточнения влияния скорости спуска и температурыскважинной жидкости на
максимально возможную глубину спуска. Найденная регрессионная модель позволяет спрогнозировать
максимальную глубину спуска криогенно-гравийного фильтра при различных геолого-технических условиях.
А это, в свою очередь, дает возможность оптимизировать конструкцию и технологию спуска фильтра.
Ключевые слова: криогенно-гравийный фильтр, транспортировка фильтра, многофакторный
регрессионный анализ, буровая скважина.
Постановка проблемы
На кафедре техники разведки месторождений полезных ископаемых Национального
технического университета «Днепровская политехника» были проведены экспериментальные
стендовые исследования технологии транспортировки криогенно-гравийного фильтра по стволу
скважины. В ходе проведения стендовых исследований изучалось влияние пяти факторов на
максимально возможную глубину спуска фильтра, а именно : закрытый или открытый башмак
фильтровой колонны, на которой фильтр спускается в скважину; скорость спуска фильтра V;
концентрация вяжущего (желатина) С; длина криогенно-гравийного элемента (КГЭ) lКГЭ;
температура скважинной жидкости t. Более подробно параметры, влияющие на глубину спуска
криогенно-гравийных фильтров, были проанализированы нами в работе [1]. Для выработки
путей дальнейшего совершенствования криогенно-гравийных фильтров и прогнозирования
длины спуска в различных условиях необходимо установить совместное влияние всех
вышеперечисленных факторов.
Анализ последних исследований и публикаций
Вопросы создания гравийных фильтров и их транспортировки на забой скважины
исследовали А.Д. Башкатов, Д.Н. Башкатов, В.М. Гаврилко, Г.П. Квашнин и др. [2–5].
Цель настоящей статьи – провести многофакторный регрессионный анализ
результатов стендовых исследований технологии транспортировки экспериментального
образца криогенно-гравийного элемента фильтра по стволу скважины.
Основное содержание
Методика и результаты стендовых исследований технологии транспортировки
гравийной фильтра по стволу скважины приведены в [6]. Результаты экспериментов
показали, что максимальная длина спуска фильтра больше в случае использования КГФ на
фильтровой колонне с закрытым башмаком по сравнению с открытым. Результаты этих
экспериментов приведены в табл. 1. Кроме того в таблице приведены прогнозные значения
глубины спуска фильтра при линейной и экспоненциальной модели множественной
регрессии.
РАЗДЕЛ 1. ПОРОДОРАЗРУШАЮЩИЙ ИНСТРУМЕНТ ИЗ СВЕРХТВЕРДЫХ МАТЕРИАЛОВ
И ТЕХНОЛОГИЯ ЕГО ПРИМЕНЕНИЯ
121
Таблица 1. Фактические и прогнозные результаты стендовых исследований технологии
транспортировки экспериментального образца КГЭ фильтра на фильтровой
колоне с закрытым башмаком
С
к
о
р
о
ст
ь
сп
у
ск
а
V
,
м
/с
К
о
н
ц
ен
тр
ац
и
я
ж
ел
ат
и
н
а
C
,
%
Д
л
и
н
а
К
Г
Э
L
К
Г
Э
,
м
Т
ем
п
ер
ат
у
р
а
ск
в
аж
и
н
н
о
й
ж
и
д
к
о
ст
и
.
T
°
С
Г
л
у
б
и
н
а
сп
у
ск
а
L
,
м
П
р
о
гн
о
зн
ая
г
л
у
б
и
н
а
сп
у
ск
а
(л
и
н
ей
н
ая
м
о
д
ел
ь)
L
,
м
П
р
о
гн
о
зн
ая
г
л
у
б
и
н
а
сп
у
ск
а
(э
к
сп
о
н
ен
ц
и
ал
ьн
ая
м
о
д
ел
ь)
L
,
м
1 2 3 4 5 6 7
0,05 2 1 17 10,8 13,2 12,1
0,05 2 2 17 4,3 -10,3 7,1
0,05 2 3 17 4,3 -33,8 4,1
0,05 3,5 1 17 19,4 28,7 17,1
0,05 3,5 2 17 15,1 5,2 10,0
0,05 3,5 3 17 8,6 -18,3 5,8
0,05 5 1 17 30,2 44,3 24,1
0,05 5 2 17 21,6 20,8 14,1
0,05 5 3 17 10,8 -2,7 8,3
0,05 10 1 17 103,7 96,1 76,0
0,05 10 2 17 23,8 72,6 44,5
0,05 10 3 17 13 49,1 26,1
0,11 2 1 17 11 17,4 12,6
0,11 2 2 17 4,4 -6,1 7,4
0,11 2 3 17 4,4 -29,6 4,3
0,11 3,5 1 17 17,6 32,9 17,8
0,11 3,5 2 17 11 9,4 10,4
0,11 3,5 3 17 8,8 -14,1 6,1
0,11 5 1 17 33 48,5 25,1
0,11 5 2 17 15,4 25,0 14,7
0,11 5 3 17 11 1,5 8,6
0,11 10 1 17 154 100,3 79,1
0,11 10 2 17 110 76,8 46,3
0,11 10 3 17 13,2 53,3 27,1
0,22 2 1 17 6,6 25,0 13,5
0,22 2 2 17 4,4 1,5 7,9
0,22 2 3 17 4,4 -21,9 4,6
0,22 3,5 1 17 24,2 40,6 19,1
0,22 3,5 2 17 13,2 17,1 11,2
0,22 3,5 3 17 8,8 -6,4 6,6
0,22 5 1 17 17,6 56,1 27,0
0,22 5 2 17 15,4 32,6 15,8
0,22 5 3 17 11 9,1 9,3
0,22 10 1 17 176 107,9 85,2
0,22 10 2 17 33 84,5 49,9
Выпуск 21. ПОРОДОРАЗРУШАЮЩИЙ И МЕТАЛООБРАБАТЫВАЮЩИЙ ИНСТРУМЕНТ – ТЕХНИКА
И ТЕХНОЛОГИЯ ЕГО ИЗГОТОВЛЕНИЯ И ПРИМЕНЕНИЯ
122
Окончание таблицы 1
1 2 3 4 5 6 7
0,22 10 3 17 13,2 61,0 29,2
0,05 2 1 5 17,3 35,2 25,9
0,05 2 2 5 15,1 11,7 15,2
0,05 2 3 5 10,8 -11,8 8,9
0,05 3,5 1 5 19,4 50,7 36,6
0,05 3,5 2 5 13 27,3 21,4
0,05 3,5 3 5 13 3,8 12,5
0,05 5 1 5 64,8 66,3 51,7
0,05 5 2 5 56,2 42,8 30,2
0,05 5 3 5 19,4 19,3 17,7
0,05 10 1 5 127,4 118,1 163,1
0,05 10 2 5 86,4 94,6 95,5
0,05 10 3 5 28,1 71,1 55,9
0,11 2 1 5 15,4 39,4 27,0
0,11 2 2 5 15,4 15,9 15,8
0,11 2 3 5 11 -7,6 9,3
0,11 3,5 1 5 28,6 54,9 38,1
0,11 3,5 2 5 22 31,4 22,3
0,11 3,5 3 5 24,2 7,9 13,1
0,11 5 1 5 77 70,5 53,8
0,11 5 2 5 44 47,0 31,5
0,11 5 3 5 26,4 23,5 18,4
0,11 10 1 5 167,2 122,3 169,8
0,11 10 2 5 125,4 98,8 99,4
0,11 10 3 5 33 75,3 58,2
0,22 2 1 5 17,6 47,1 29,1
0,22 2 2 5 13,2 23,6 17,0
0,22 2 3 5 8,8 0,1 10,0
0,22 3,5 1 5 37,4 62,6 41,0
0,22 3,5 2 5 28,6 39,1 24,0
0,22 3,5 3 5 15,4 15,6 14,1
0,22 5 1 5 92,4 78,1 57,9
0,22 5 2 5 55 54,7 33,9
0,22 5 3 5 33 31,2 19,9
0,22 10 1 5 231 130,0 182,8
0,22 10 2 5 149,6 106,5 107,0
0,22 10 3 5 37,4 83,0 62,7
Так же в работе [6] были сделаны выводы о линейной зависимости глубины спуска от
скорости спуска, концентрации желатина (при концентрации более 5 %) и длины криогенно-
гравийного элемента фильтра.
Исходя из этого, вначале нами решалась задача многофакторной корреляции для линейной
модели. Для этого использовался Пакет анализа программы MicrosoftExcel.
Уравнение линейной множественной корреляции имеет вид:
аnxn+…+ а2х2 + а1х1 + а0 =у
РАЗДЕЛ 1. ПОРОДОРАЗРУШАЮЩИЙ ИНСТРУМЕНТ ИЗ СВЕРХТВЕРДЫХ МАТЕРИАЛОВ
И ТЕХНОЛОГИЯ ЕГО ПРИМЕНЕНИЯ
123
Результаты регрессионной статистики приведены в табл. 2.
Таблица 2. Регрессионная статистика
Множественный R 0,8134
Коэффициент детерминации (R-квадрат) 0,6616
Нормированный R-квадрат 0,6414
Стандартная ошибка 28,5679
Наблюдения 72
Величина значения R-квадрат, которая составляет 0,6616; показывает, что
достоверность аппроксимации, которая будет получена в результате регрессионного анализа
относительно невысокая. Таким образом, для улучшения достоверности стоит кроме
линейной, проанализировать и другие модели.
Результаты дисперсионного анализа приведены в табл. 3.
Таблица 3. Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 4 106922,2 26730,56 32,75296 3,97·10-15
Остаток 67 54680,48 816,1266
Итого 71 161602,7
И, наконец, значения коэффициентов уравнения регрессии и их статистические
характеристики приведены в табл. 4. В нижней части таблицы – результаты оценки
регрессии: оценки МНК коэффициентов регрессии, оценки стандартных отклонений
коэффициентов регрессии, t – статистики для проверки значимости коэффициентов
регрессии, p-value для этих тестов, нижние и верхние границы 95% доверительных
интервалов для оценок коэффициентов регрессии.
Таблица 4. Коэффициенты линейной регрессии и их статистические характеристики
Коэффици
енты
Стандартн
ая ошибка
t-
статистика
P-значение Нижние
95%
Верхние
95%
Y-пересечение 43,649 13,677 3,191 0,002 16,350 70,948
Переменная a1
(скорость спуска)
69,741 47,826 1,458 0,149 -25,720 165,203
Переменная a2
(концентрация
желатина)
10,364 1,119 9,259 0,000 8,130 12,599
Переменная a3
(длина КГС)
-23,492 4,123 -5,697 0,000 -31,722 -15,261
Переменная a4
(температура)
-1,835 0,561 -3,270 0,002 -2,955 -0,715
Как видно из табл. 4 коэффициенты линейной регрессии а1 и а2 являются
положительными, а а3 и а4 – отрицательными. Это значит, что с увеличением скорости
спуска и концентрации желатина максимальная глубина спуска криогенно-гравийного
фильтра увеличивается, а с увеличением длины КГС и температуры скважинной жидкости –
уменьшается.
Выпуск 21. ПОРОДОРАЗРУШАЮЩИЙ И МЕТАЛООБРАБАТЫВАЮЩИЙ ИНСТРУМЕНТ – ТЕХНИКА
И ТЕХНОЛОГИЯ ЕГО ИЗГОТОВЛЕНИЯ И ПРИМЕНЕНИЯ
124
Уравнение множественной линейной регрессии будет выглядеть следующим образом
max 43,649 69,741 10,364 23,492 1,835ĘĂÝL V C l t
Как видно из табл. 4 наименее достоверный из всех это коэффициент а1, стоящий при
скорости спуска.
В столбце 6 табл. 1 приведены результаты расчета максимальной глубины спуска
фильтра, подсчитанной по этой формуле. Как видно в некоторых случаях максимальная
глубина спуска фильтра имеет отрицательные значения. Естественно, эти значения не имеют
физического смысла и лишний раз показывают, что линейная модель недостаточно
достоверно описывает процесс спуска криогенно-гравийного фильтра.
Построим экспоненциальную регрессионную модель множественной корреляции.
Уравнение экспоненты в общем виде имеет вид:
xnх2х1 аn …а2а0а1 =у
В табл. 5 приведены коэффициенты экспоненциальной регрессии и их статистические
характеристики.
Таблица 5. Коэффициенты экспоненциальной регрессии и их статистические
характеристики
Коэффициенты регрессии а0 a1 a2 a3 a4
Значения коэффициентов 37,159 1,958 1,258 0,585 0,938
Ошибка коэффициентов регрессии 0,200 0,698 0,016 0,060 0,008
Коэффициент детерминации (R-
квадрат)
0,835 Ошибка –
стандартное
отклонение
0,417
Критерий Фишера F 84,633 Число степеней
свободы
67
Основная сумма квадратов SS 58,826 Остаток 11,642
Величина значения R-квадрат, которая составляет 0,835; значительно выше, чем при
линейной регрессии. Таким образом, экспоненциальная модель регрессии более достоверно
описывает протекание процесса транспортировки экспериментального образца КГЭ фильтра
на фильтровой колоне с закрытым башмаком, чем линейная.
Уравнение множественной экспоненциальной регрессии будет выглядеть следующим
образом
Lmax = 37,159×1,958V×1,258C×0,585lкгэ×0,938t
Самую большую ошибку из всех коэффициентов регрессии также, как и при линейной
модели имеет коэффициент а1, стоящий при скорости спуска.
В столбце 7 табл. 1 приведены результаты расчета максимальной глубины спуска фильтра,
подсчитанной по этой формуле.
Выводы
1. Линейная модель многофакторной регрессии не позволяет достоверно
аппроксимировать результаты стендовых исследований технологии транспортировки
криогенно-гравийного фильтра по стволу скважины. Коэффициент детерминации 0,66.
2. Экспоненциальная модель многофакторной регрессии более достоверно, чем
линейная, позволяет аппроксимировать результаты стендовых исследований технологии
РАЗДЕЛ 1. ПОРОДОРАЗРУШАЮЩИЙ ИНСТРУМЕНТ ИЗ СВЕРХТВЕРДЫХ МАТЕРИАЛОВ
И ТЕХНОЛОГИЯ ЕГО ПРИМЕНЕНИЯ
125
транспортировки криогенно-гравийного фильтра по стволу скважины. Коэффициент
детерминации 0,835.
3. В дальнейшем целесообразно провести многофакторный анализ, используя другие
модели, например, полиномиальная, степенная, гиперболическая. Это позволит подобрать
модель, которая наиболее полно аппроксимирует результаты экспериментальных
исследований.
4. Для повышения достоверности результатов многофакторного регрессионного
анализа нужно провести дополнительные стендовые исследования для уточнения влияния
скорости спуска на максимально возможную глубину спуска.
5. Также необходимо проведение дополнительных стендовых исследований для
уточнения влияния температуры на максимально возможную глубину спуска. Эта
потребность вызвана малым количеством экспериментов и небольшим диапазоном
исследованных температур.
Метою даної роботи є аналіз результатів стендових досліджень технології
транспортування експериментального зразка кріогенно-гравійного фільтра по стовбуру
свердловини. Для цього був використаний метод багатофакторного регресійного аналізу лінійної та
експоненціальної моделі процесу спуску. В результаті виконання роботи було встановлено, що
коефіцієнт детермінації лінійної моделі багатофакторної регресії дорівнює 0,66. Експоненціальна
модель більш достовірно ніж лінійна дозволяє апроксимувати результати досліджень (коефіцієнт
детермінації 0,835). В подальшому доцільно провести багатофакторний регресійний аналіз
використовуючи інші моделі, наприклад, поліноміальну, степеневу, гіперболічну. Для підвищення
достовірності результатів багатофакторного регресійного аналізу необхідне проведення
додаткових стендових досліджень для уточнення впливу швидкості спуску і температури
свердловинної рідини на максимально можливу глибину спуску. Знайдена регресійна модель дозволяє
спрогнозувати максимальну глибину спуску кріогенно-гравійного фільтра при різних геолого-
технічних умовах. А це, в свою чергу, дає можливість оптимізувати конструкцію і технологію
спуску фільтра.
Ключові слова: кріогенно-гравійний фільтр, транспортування фільтру, багатофакторний
регресійний аналіз, бурова свердловина.
A. A. Kozhevnykov, V. L. Khomenko, B. T. Ratov, A. Toktasynov, E. Musaev
MULTIFACTOR REGISTRATION ANALYSIS OF STANDBY RESEARCH OF THE PROCESS
OF TRANSPORTATION OF CRYOGENIC-GRAVEL FILTER ON WELLBORE
The purpose of this paper is to analyze the results of bench studies of the technology for transporting
an experimental sample of a cryogenic-gravel filter along a wellbore. For this, the method of multifactorial
regression analysis of the linear and exponential model of the descent process was used. As a result of the
work, it was found that the coefficient of determination of the linear model of multifactor regression is 0.66.
The exponential model is more reliable than the linear model that allows approximating the results of the
studies (the coefficient of determination is 0.835). In the future, it is expedient to conduct a multifactor
analysis using other models, for example, polynomial, power, hyperbolic. To increase the reliability of the
results of multivariate regression analysis, it is necessary to conduct additional bench studies to clarify the
influence of the rate of descent and the temperature of the borehole fluid on the maximum possible depth of
descent. The regression model found allows us to predict the maximum depth of descent of the cryogenic
gravel filter under various geological and technical conditions. And this, in turn, makes it possible to
optimize the design and technology of the filter descent.
Key words: cryogenic-gravel filter, filter transport, multifactorial regression analysis,borehole.
Выпуск 21. ПОРОДОРАЗРУШАЮЩИЙ И МЕТАЛООБРАБАТЫВАЮЩИЙ ИНСТРУМЕНТ – ТЕХНИКА
И ТЕХНОЛОГИЯ ЕГО ИЗГОТОВЛЕНИЯ И ПРИМЕНЕНИЯ
126
Литература
1. Кожевников А. А., Хоменко В. Л. Классификация параметров, влияющих на
глубину спуска криогенно-гравийных фильтров / Породоразрушающий и
металлообрабатывающий инструмент – техника и технология его изготовления и
применения: Сб. научных трудов. – Вып. 20. – Киев: ИСМ им В.Н. Бакуля НАН
Украины, 2017. – С. 81-85.
2. Башкатов А. Д. Прогрессивные технологии сооружения скважин. – М.: Недра, 2003 – 554с.
3. Справочник по бурению скважин на воду / Д. Н. Башкатов, С. С. Сулакшин,
С. Л. Драхлис, Г. П. Квашнин. – М.: Недра, 1979. – 560 с.
4. Гаврилко В. М., Алексеев В. С. Фильтры буровых скважин. – М.: Недра, 1985. – 334 с.
5. Квашнин Г. П., Деревянных А. И. Водозаборные скважины с гравийными
фильтрами. – М.: Недра, 1981. – 216 с.
6. Кожевников А. А., Судаков А. К. Криогенно-гравийные фильтры буровых скважин.
– Д.: Литограф, 2014. – 305 с.
Поступила 05.06.18
References
1. KozhevnykovA. A., & KhomenkoV. L. (2017) Klassifikaciia parametrov, vliiaiushchikh
na glubinu spuska kriogenno-gravijnykh filtrov [Classification of parameters affecting the
depth of descent of cryogenic-gravel filters]. Porodorazrushaiushchii i
metalloobrabatyvaiushchii instrument – tehnologiia ego izgotovlenia i primenenia:
sbornik nauchnykh trudov - Rock-cutting and metal-cutter instrument - technical and
technology of its manufacture and application: collection of scientific paper,20, (pp. 81–
85). Kiev: [in Russian].
2. Bashkatov, A. D. (2003). Progressivnye tehnologii sooruzhenija skvazhin [Progressive
technologies of well construction]. – Moscow: Nedra [inRussian].
3. Bashkatov, D. N., Sulakshin, S. S., Drahlis, S. L., & KvashninG. P. (1979) Spravochnik
po bureniju skvazhin na vodu [Handbook of drilling water wells]. Moscow: Nedra [in
Russian].
4. Gavrilko, V. M. &Alekseev, V. S. (1985). Fil'try burovykh skvazhin [Filters of
boreholes]. – Moscow: Nedra [in Russian].
5. Kvashnin, G. P. & Derevjannyh, A. I. (1981). Vodozabornye skvazhiny s gravijnymi
fil'trami [Water intake wells with gravel filters]. – Moscow: Nedra [in Russian].
6. Kozhevnykov, A. A. &Sudakov, A. K. (2014). Kriogenno-graviinye filtry burovykh
skvazhin [Cryogenic-gravel filters ofboreholes]. Dnipro: Litograf [inRussian].
УДК 622.24
А. А. Кожевников, д-р техн. наук, А. Ф. Камышацкий, канд. техн. наук
Национальный технический университет «Днепровская политехника», пр. Дмитрия
Яворницкого 19, 49000г. Днепр, Украина, e-mail: trmpi@outlook.com
ОЦЕНКА ЭНЕРГОЕМКОСТИ РАБОТЫ КАВИТАТОРОВ РАЗНЫХ КОНСТРУКЦИЙ
Задачей научного исследования является оценка энергоемкости работы разработанного
суперкавитационного генератора в сравнении с классическим кавитационным генератором «трубка
Вентури». Для решения поставленной задачи при научном исследовании был использован
классический подход, который заключается в сравнении потери давления на исследуемых
кавитационных генераторах. Основные выводы заключаются в следующем: эффективность
использования гидродинамической кавитации подтверждена разработками способов и устройств
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-144409 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 2223-3938 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T18:11:26Z |
| publishDate | 2018 |
| publisher | Інститут надтвердих матеріалів ім. В.М. Бакуля НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Кожевников, А.А. Хоменко, В.Л. Ратов, Б.Т. Токтасынов, А. Мусаев, Е. 2018-12-22T16:32:36Z 2018-12-22T16:32:36Z 2018 Многофакторный регрессионный анализ стендовых исследований процесса транспортировки криогенно-гравийного фильтра по стволу скважины / А.А. Кожевников, В.Л. Хоменко, Б.Т. Ратов, А. Токтасынов, Е. Мусаев // Породоразрушающий и металлообрабатывающий инструмент – техника и технология его изготовления и применения: Сб. науч. тр. — К.: ІНМ ім. В.М. Бакуля НАН України, 2018. — Вип. 21. — С. 119-126. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. 2223-3938 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144409 622.24.051 Целью данной работы является анализ результатов стендовых исследований технологии транспортировки экспериментального образца криогенно-гравийного фильтра по стволу скважины. Для этого был использован метод многофакторного регрессионного анализа линейной и экспоненциальной модели процесса спуска. В результате выполнения работы было установлено, что коэффициент детерминации линейной модели многофакторной регрессии равен 0,66. Экспоненциальная модель более достоверно, чем линейная позволяет аппроксимировать результаты исследований (коэффициент детерминации 0,835). В дальнейшем целесообразно провести многофакторный анализ, используя другие модели, например, полиномиальную, степенную, гиперболическую. Для повышения достоверности результатов многофакторного регрессионного анализа необходимо проведение дополнительных стендовых исследований для уточнения влияния скорости спуска и температурыскважинной жидкости на максимально возможную глубину спуска. Найденная регрессионная модель позволяет спрогнозировать максимальную глубину спуска криогенно-гравийного фильтра при различных геолого-технических условиях. А это, в свою очередь, дает возможность оптимизировать конструкцию и технологию спуска фильтра. Метою даної роботи є аналіз результатів стендових досліджень технології транспортування експериментального зразка кріогенно-гравійного фільтра по стовбуру свердловини. Для цього був використаний метод багатофакторного регресійного аналізу лінійної та експоненціальної моделі процесу спуску. В результаті виконання роботи було встановлено, що коефіцієнт детермінації лінійної моделі багатофакторної регресії дорівнює 0,66. Експоненціальна модель більш достовірно ніж лінійна дозволяє апроксимувати результати досліджень (коефіцієнт детермінації 0,835). В подальшому доцільно провести багатофакторний регресійний аналіз використовуючи інші моделі, наприклад, поліноміальну, степеневу, гіперболічну. Для підвищення достовірності результатів багатофакторного регресійного аналізу необхідне проведення додаткових стендових досліджень для уточнення впливу швидкості спуску і температури свердловинної рідини на максимально можливу глибину спуску. Знайдена регресійна модель дозволяє спрогнозувати максимальну глибину спуску кріогенно-гравійного фільтра при різних геолого-технічних умовах. А це, в свою чергу, дає можливість оптимізувати конструкцію і технологію спуску фільтра. The purpose of this paper is to analyze the results of bench studies of the technology for transporting an experimental sample of a cryogenic-gravel filter along a wellbore. For this, the method of multifactorial regression analysis of the linear and exponential model of the descent process was used. As a result of the work, it was found that the coefficient of determination of the linear model of multifactor regression is 0.66. The exponential model is more reliable than the linear model that allows approximating the results of the studies (the coefficient of determination is 0.835). In the future, it is expedient to conduct a multifactor analysis using other models, for example, polynomial, power, hyperbolic. To increase the reliability of the results of multivariate regression analysis, it is necessary to conduct additional bench studies to clarify the influence of the rate of descent and the temperature of the borehole fluid on the maximum possible depth of descent. The regression model found allows us to predict the maximum depth of descent of the cryogenic gravel filter under various geological and technical conditions. And this, in turn, makes it possible to optimize the design and technology of the filter descent. ru Інститут надтвердих матеріалів ім. В.М. Бакуля НАН України Породоразрушающий и металлообрабатывающий инструмент – техника и технология его изготовления и применения Породоразрушающий инструмент из сверхтвердых материалов и технология его применения Многофакторный регрессионный анализ стендовых исследований процесса транспортировки криогенно-гравийного фильтра по стволу скважины Multifactor registration analysis of standby research of the process of transportation of cryogenic-gravel filter on wellbore Article published earlier |
| spellingShingle | Многофакторный регрессионный анализ стендовых исследований процесса транспортировки криогенно-гравийного фильтра по стволу скважины Кожевников, А.А. Хоменко, В.Л. Ратов, Б.Т. Токтасынов, А. Мусаев, Е. Породоразрушающий инструмент из сверхтвердых материалов и технология его применения |
| title | Многофакторный регрессионный анализ стендовых исследований процесса транспортировки криогенно-гравийного фильтра по стволу скважины |
| title_alt | Multifactor registration analysis of standby research of the process of transportation of cryogenic-gravel filter on wellbore |
| title_full | Многофакторный регрессионный анализ стендовых исследований процесса транспортировки криогенно-гравийного фильтра по стволу скважины |
| title_fullStr | Многофакторный регрессионный анализ стендовых исследований процесса транспортировки криогенно-гравийного фильтра по стволу скважины |
| title_full_unstemmed | Многофакторный регрессионный анализ стендовых исследований процесса транспортировки криогенно-гравийного фильтра по стволу скважины |
| title_short | Многофакторный регрессионный анализ стендовых исследований процесса транспортировки криогенно-гравийного фильтра по стволу скважины |
| title_sort | многофакторный регрессионный анализ стендовых исследований процесса транспортировки криогенно-гравийного фильтра по стволу скважины |
| topic | Породоразрушающий инструмент из сверхтвердых материалов и технология его применения |
| topic_facet | Породоразрушающий инструмент из сверхтвердых материалов и технология его применения |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144409 |
| work_keys_str_mv | AT koževnikovaa mnogofaktornyiregressionnyianalizstendovyhissledovaniiprocessatransportirovkikriogennograviinogofilʹtrapostvoluskvažiny AT homenkovl mnogofaktornyiregressionnyianalizstendovyhissledovaniiprocessatransportirovkikriogennograviinogofilʹtrapostvoluskvažiny AT ratovbt mnogofaktornyiregressionnyianalizstendovyhissledovaniiprocessatransportirovkikriogennograviinogofilʹtrapostvoluskvažiny AT toktasynova mnogofaktornyiregressionnyianalizstendovyhissledovaniiprocessatransportirovkikriogennograviinogofilʹtrapostvoluskvažiny AT musaeve mnogofaktornyiregressionnyianalizstendovyhissledovaniiprocessatransportirovkikriogennograviinogofilʹtrapostvoluskvažiny AT koževnikovaa multifactorregistrationanalysisofstandbyresearchoftheprocessoftransportationofcryogenicgravelfilteronwellbore AT homenkovl multifactorregistrationanalysisofstandbyresearchoftheprocessoftransportationofcryogenicgravelfilteronwellbore AT ratovbt multifactorregistrationanalysisofstandbyresearchoftheprocessoftransportationofcryogenicgravelfilteronwellbore AT toktasynova multifactorregistrationanalysisofstandbyresearchoftheprocessoftransportationofcryogenicgravelfilteronwellbore AT musaeve multifactorregistrationanalysisofstandbyresearchoftheprocessoftransportationofcryogenicgravelfilteronwellbore |