基于知识引导双向LSTM的溢流识别方法及系统

本发明涉及钻井溢流技术领域，提出了基于知识引导双向LSTM的溢流识别方法，包括如下步骤：获取钻井工程参数数据并进行预处理；将预处理后的数据传输至基于双向LSTM的溢流识别模型，得到溢流识别结果；基于双向LSTM的溢流识别模型训练过程中，构建的损失函数包括溢流样本的预测损失项、正常样本预测损失项以及正则化惩罚项；基于知识引导双向LSTM的溢流识别方法及系统，利用样本的重要性作为先验知识，调整模型学习的重点改进模型的损失函数，促使其更加关注早期溢流特征的学习以提升预警的及时性，更有利于深度学习算法在钻井风险监测领域的推广应用。