一种基于机器学习的含可信度地层孔隙压力随钻更新方法

本发明属于油气钻井领域，具体涉及一种基于机器学习的含可信度地层孔隙压力随钻更新方法。本发明基于MLP‑BiGRU‑MC的机器学习模型对目标井进行含可信度地层孔隙压力的更新，并基于井震融合数据来对正钻井地震特征进行增强以更准确的对地层孔隙压力进行预测，不仅可以对多源数据的特征进行提取，还可以处理地层信息之间的关联性，对含可信度地层孔隙压力进行预测；此外，本发明还能利用随钻数据对钻前预测的含可信度地层孔隙压力进行随钻更新，将有望进一步提高地层压力的预测准确性和精度进而确定合理的钻井液安全密度，从而保障钻进过程的安全高效。