摘要
本发明涉及一种井斜预测方法、装置及电子设备,属于钻井工程技术领域,其中,该方法包括:实时获取钻井过程中的钻井数据,判断钻井数据是否处于异常状态,钻井数据包括动态时序数据和静态数据;当动态时序数据处于异常状态时,将动态时序数据输入训练完备的长短期记忆网络模型,得到井斜角预测数据;当静态数据处于异常状态时,将静态数据输入训练完备的人工神经网络模型,得到井斜角预测数据。本发明通过在钻井数据不同异常情况下自动选择切换至与工况条件最适配的模型进行实时井斜预测,有效提高不同工况条件下的井斜预测准确度。
技术关键词
人工神经网络模型
长短期记忆网络
异常状态
时序
斜角
动态
梯度提升树模型
钻井工程技术
电子设备
伽马测井
存储器
数据获取模块
预测装置
资源
工况
处理器
程序
密度