PDC Bit Selection and Parameter Optimization Based on Big Data Analysis and Intelligent Technology

Ye Shanlin; Song Xianzhi; Zhu Zhaopeng; Wang Chaochen; Zhu Lin; Liu Zihao

doi:10.12473/CPM.202505039

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PDC Bit Selection and Parameter Optimization Based on Big Data Analysis and Intelligent Technology

DRILLING TECHNOLOGY AND EQUIPMENT | 更新时间：2026-10-15

- PDC Bit Selection and Parameter Optimization Based on Big Data Analysis and Intelligent Technology
- China Petroleum Machinery Vol. 54, Issue 9, Pages: 10-18(2026)
- 作者机构：
  
  1.中国石油大学（北京）人工智能学院
  2.中国石油大学（北京）石油工程学院
  3.中国石油大学（北京）机械与储运工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.12473/CPM.202505039
  CLC： TE921
- Received：14 May 2025，
  
  Revised：2026-03-25，
  
  Accepted：22 September 2025，
  
  Published：25 September 2026
- 稿件说明：
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叶山林，宋先知，祝兆鹏，等.基于大数据分析和智能技术的PDC钻头选型与参数优化［J］.石油机械，2026，54（9）：10-18.

Ye Shanlin，Song Xianzhi，Zhu Zhaopeng，et al.PDC bit selection and parameter optimization based on big data analysis and intelligent technology［J］.China Petroleum Machinery，2026，54（9）：10-18.
叶山林，宋先知，祝兆鹏，等.基于大数据分析和智能技术的PDC钻头选型与参数优化［J］.石油机械，2026，54（9）：10-18. DOI： 10.12473/CPM.202505039.

Ye Shanlin，Song Xianzhi，Zhu Zhaopeng，et al.PDC bit selection and parameter optimization based on big data analysis and intelligent technology［J］.China Petroleum Machinery，2026，54（9）：10-18. DOI： 10.12473/CPM.202505039.

摘要

随着油田技术聚焦于数字化与智能化转型，钻头选型和参数优选方法也亟须升级和创新，以发挥大数据和智能算法优势，让钻头和参数优选更合理高效。然而现有钻头选型智能模型大多建立在地层抗钻属性与钻头型号的对应关系上，缺乏对更深层原因（如钻头设计特征）的探索。为此，提出一种基于大数据分析和智能技术的钻头选型与参数优选框架。具体作法如下：融合地层岩石力学数据、钻头历史性能表现数据及关键特征数据，构建钻头特征-地层信息与平均进尺-机械钻速间的智能预测模型，评价不同钻头特征组合在测试地层的性能表现，为最优表现的钻头组合匹配已有的钻头型号；基于优选钻头的历史数据，建立钻压-转速与机械钻速的分布热力图，优化钻井参数；利用西南某油田区块实测数据对模型进行验证。研究结果表明：模型在训练集和测试集上的

²分别达到了0.9及0.8以上，平均绝对百分比误差均小于20%；井深、岩性、地层密度及抗压强度等地层属性对钻头机械钻速和进尺具有显著影响，钻头自身的刀翼数量、主切削齿倾角与齿高等关键参数也对钻头性能发挥着至关重要的作用；在同一井段内，经过参数优选后的钻头可将趟钻次数由原来的5次减少到3次，机械钻速由0～10 m/h提升至10～20 m/h，整体钻井效率明显提高。研究成果可为智能钻井中钻头选型与参数调控提供数据驱动解决方案。

Abstract

As oil-gas field development engineering technology focuses on digital and intelligent transformation， the methods for bit selection and parameter optimization need to be upgraded and innovated urgently. By leveraging the advantages of big data and intelligent algorithms， bit and parameter selection can become more reasonable and efficient. However， most existing intelligent models for bit selection are established based on the correspondence between formation drillability properties and bit models， lacking exploration of deeper causes such as bit design characteristics. To address this issue， a framework for bit selection and parameter optimization based on big data analysis and intelligent technology is proposed. Firstly， an intelligent prediction model for bit features-formation information vs. average footage-rate of penetration （ROP） was constructed by integrating formation rock mechanical data， historical bit performance data， and key feature data， to evaluate the performance of different bit feature combinations in the tested formation and match the optimal bit combination with available bit models. Then， based on historical data of the optimized bit， a distribution heat map of weig

ht on bit （WOB）-rotary speed and ROP was established to optimize drilling parameters. Finally， field data from a block of an oilfield in southwest China were used to verify the model. The results show that the

² values of the model on the training set and test set reach above 0.9 and 0.8， respectively， both with the mean absolute percentage error （MAPE） less than 20%. Formation properties including well depth， lithology， formation density and compressive strength have significant effects on bit ROP and footage. Key bit parameters such as the number of blades， main cutting tooth inclination angle and tooth height also play a vital role in bit performance. In the same well section， after parameter optimization， the number of bit runs is reduced from 5 to 3， and the ROP is increased from 0-10 m/h to 10-20 m/h， resulting in a significant improvement in overall drilling efficiency. This study provides a data-driven solution for bit selection and parameter regulation in intelligent drilling.

关键词

Keywords

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