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关于人工智能方法用于钻井机械钻速预测的探讨
文献摘要：
人工智能方法被广泛地用于预测钻井过程中的机械钻速,虽预测精度都能超过80％,但以前的算法大多仅选取一口井或一个开次的数据进行预测和检验,缺乏对邻井或整个区块推广和预测的研究,泛化能力有待检验.针对上述问题,讨论了相关性分析在机械钻速预测中对钻井参数选取的影响以及训练数据选取对人工智能模型泛用能力问题.引入地层参数、钻头参数及钻井参数作为输入参数,选取四川盆地某区块的实际钻井数据进行训练,评价了随机森林、支持向量机、梯度提升树、人工神经网络4种人工智能算法对整个区块机械钻速预测的精度.结果显示,随机森林算法对区块内各单井数据的预测精度能达到90％,对整个区块数据预测的准确度能达到88％,且使用区块数据训练的随机森林模型具有较好的泛化能力,认为该方法能够推广至整个区块,有利于指导该区块的钻井工程技术优化.
文献关键词：
钻井工程;机械钻速;人工智能;钻井参数;泛化能力
中图分类号：
作者姓名：
石祥超;王宇鸣;刘越豪;陈雁
作者机构：
油气藏地质及开发工程国家重点实验室 西南石油大学;西南石油大学计算机科学学院
文献出处：
引用格式：
[1]石祥超;王宇鸣;刘越豪;陈雁-.关于人工智能方法用于钻井机械钻速预测的探讨)[J].石油钻采工艺,2022(01):105-111
A类：
B类：
人工智能方法,钻井机,机械钻速预测,一口,泛化能力,钻井参数,参数选取,训练数据,人工智能模型,地层参数,钻头,输入参数,四川盆地,某区,钻井数据,梯度提升树,人工神经网络,人工智能算法,随机森林算法,单井,块数据,数据预测,数据训练,随机森林模型,钻井工程技术,技术优化
AB值：
0.276725
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