一种基于贝叶斯的特深地层参数反演及破裂预测方法

本发明适用于特深、超深岩土工程及石油工程领域，具体地，涉及一种基于贝叶斯的特深地层参数反演及破裂预测方法。通过构建一种结合梯度提升回归(GBR)机器学习模型与马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法的贝叶斯反演方法，高效获取考虑参数间互相关性的深层岩体力学参数场分布，并实现井壁围岩破裂区域的精准预测。相较于现有技术，本发明具有预测精度高、适用范围广、计算效率高等优点，为特深钻井工程的安全高效施工提供可靠的技术保障。