一种基于强化学习的钻进参数自适应调控方法

本发明公开了一种基于强化学习的钻进参数自适应调控方法，其核心思想是将钻进参数优化调控问题转化为强化学习问题，由马尔科夫决策过程来表示。方法步骤为：S1、根据邻井历史钻井数据优化钻进参数作为智能体初始状态；S2、实施并评价钻前钻进参数优化策略，控制钻进参数探索的方向；S3、利用奖励函数控制动作，生成随机钻进参数优化策略，主动探索不同钻进参数对机械钻速的影响。S4、重复步骤S2、S3，在钻进参数调控安全约束条件下探寻最优钻进参数组合。本发明提出的基于强化学习的钻进参数自适应调控方法将钻井工程与人工智能算法有效融合，使钻机具备了自主调控钻进参数的能力，对于实现智能钻井有重要意义。