一种基于物理约束WGAN-GP与CNN-BiLSTM的钻头磨损预测方法

本发明涉及一种基于物理约束WGAN‑GP与CNN‑BiLSTM的钻头磨损预测方法，旨在通过智能化手段实现钻头磨损的实时预测。利用现场采集的钻井参数，通过BP神经网络拟合出物理模型，构建WGAN‑GP生成器的物理约束模块，以生成符合实际工况的高质量钻井数据。生成数据经验证后，与真实数据结合形成完整的数据集。随后，设计了一种结合卷积神经网络(CNN)与带有多头注意力机制的双向长短期记忆网络(BiLSTM)混合模型，充分提取钻井参数的时空特征，实现对钻头磨损程度的分类预测。本发明弥补了现场数据不足的问题，显著提升了预测的准确性，提前预测钻头磨损程度，避免了不必要的过早更换，从而显著降低钻井作业的综合成本，具有广泛的工业应用价值。