一种基于深度学习的石油钻探井下被动式防碰撞方法

本申请的实施例涉及深度学习技术领域，公开了一种基于深度学习的石油钻探井下被动式防碰撞方法，包括：选定基准井，测量各基准井的背景磁场数据，再在各基准井中放入不同规格的套管，在邻井中测量出不同规格的套管的磁场数据；对各基准井的背景磁场数据和不同规格的套管的磁场数据进行预处理，得到预处理后的数据；对预处理后的数据进行筛选，得到稳定数据；基于稳定数据，利用插值的方法，最终获得各井的背景磁场数据；将各井的放入套管后的磁场数据减去背景磁场数据，得到套管的异常磁场数据；对套管的异常磁场数据进行连续插值，构建得到数据集；构建推理模型，使用数据集对推理模型进行迭代训练，最终得到训练完成的推理模型并部署。