一种基于多模态数据融合和图神经网络的实时卡钻预警方法

本发明提供一种基于多模态数据融合和图神经网络的实时卡钻预警方法，适用于钻井作业中的卡钻监测。该方法通过多种传感器实时采集振动、压力、温度等多模态数据，经过去噪、缺失值填补和标准化处理后，提取关键特征并融合为统一的数据表示。然后构建图神经网络模型，利用图卷积网络捕捉传感器间的时空关联性，预测卡钻风险。实时数据接入后，基于卡钻风险概率触发相应预警，并动态调整预警阈值以适应不同地质条件。本发明提高了卡钻预警的准确性和实时性，增强了系统的适应性和鲁棒性。