一种基于深度学习起下钻波动压力预测方法

本发明提供一种基于深度学习起下钻波动压力预测方法；首先收集起下钻工程的历史数据，接着分析波动压力与起下钻录井施工参数之间的关联性，即分析起下钻波动压力产生机理、精确的筛选决定起下钻波动压力大小的地面可监测参数以及分析各个钻井工程参数与波动压力间相关性；然后，使用深度学习网络以及XGBoost梯度提升的改进方法来作为波动压力预测模型；最后，对搭建的波动压力模型进行验证。证明基于深度学习的波动压力预测模型具有极高的准确性，可为起下钻现场安全快速作业提供了参考依据。