一种基于自监督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，提供了一种基于自监督学习的钻井溢流早期识别方法，包括以下步骤：利用滑动时间窗口将钻井多维参数构建为时间序列样本，输入多分支一致性约束孪生网络（MCSiam）。MCSiam先对样本进行数据增强，再通过由CNN‑LSTM组成的编码器提取局部时空特征和长期依赖关系，经多分支对比学习、一致性约束优化，预测器预测并优化模型，最终训练好的模型用于钻井溢流早期识别。本发明中MCSiam在准确率等性能指标上优于传统方法和其他深度学习模型，计算复杂度低、适用性广泛，实现了溢流早期识别，为石油钻井安全和井控安全提供高效可靠技术支持，在钻井溢流早期识别领域具备良好实用性和创新性。