摘要
本发明涉及石油勘探与开发技术领域,公开了一种基于领域知识迁移的油井钻速预测方法,通过以下步骤实现:首先,收集并预处理历史钻井数据;然后,选择源域和目标域数据,利用源域数据训练初始预测模型。采用领域知识迁移技术,将模型知识迁移至目标域,并通过冻结特定层及微调优化模型以适应目标域特征,完成模型评估;最终,使用微调后的模型对目标域钻速进行预测。本发明通过引入领域知识迁移,充分利用不同油田的历史数据,提高了钻速预测的准确性和模型泛化能力,有助于实时优化钻井参数,提升效率并降低成本。
技术关键词
迁移学习模型
钻速预测方法
前馈神经网络
注意力机制
训练集
时序预测模型
数据
解码器
编码器
拉格朗日插值
油田
优化器
迁移技术
钻井参数
深度学习模型
指标
误差
多角度
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情感分析方法
多头注意力机制
音频特征
编码器
多模态特征融合
压力感测装置
资料
激光引导装置
饲养系统
训练集
风险预警方法
证据融合方法
后验概率分布
正态云模型
构建训练集