一种基于改进DDPG算法的钻井关键参数自动化调控方法

本发明公开了一种基于改进DDPG算法的钻井关键参数自动化调控方法。该方法包括以下步骤：采集并预处理钻井数据，构建用于训练的完整数据集；基于自注意力机制(self‑attention)构建并训练钻速(ROP)时序预测模型；利用训练好的ROP预测模型搭建仿真环境，并定义强化学习DDPG算法模型的状态空间、动作空间及多目标奖励函数；采用深度确定性策略梯度算法(DDPG)训练强化学习模型，通过Actor‑Critic网络结构，智能代理在仿真环境中学习最佳的钻压(WOB)和转速(RPM)调控策略，实现钻速(ROP)的动态优化。该方法通过自动化、智能化的参数调控，提升钻井过程的效率和稳定性，降低钻头磨损率和操作成本，具有良好的适应性和多目标优化能力，适用于复杂地层条件下的钻井作业。