基于深度强化学习的钻井溢流早期识别方法

本发明适用于石油钻井工程技术领域，提供了基于深度强化学习的钻井溢流早期识别方法，包括：首先进行数据收集与预处理，接着构建与优化基于近端策略优化（PPO）算法的钻井溢流早期识别模型，最后在钻井作业中实时采集数据预处理后输入模型，依据PPO算法分析特征量变化，按判别溢流钻井工艺流程判断是否有溢流迹象，若有则依Reward函数策略预警。本发明结合传统阈值法与机器学习，利用深度强化学习算法优化钻井参数阈值，实时监测特征量捕捉溢流前变化，自学习历史数据识别溢流模式，减少对现场操作人员依赖；同时注重展示模型决策逻辑，增强工程师理解与信任，为钻井作业提供更可靠的溢流监测保障，降低事故风险，保障井筒安全。