摘要
本发明涉及石油勘探与开发技术领域,公开了一种仅使用历史数据和可控数据的钻速实时预测方法。针对传统预测依赖不可控的反馈数据以及未钻探深度下的未知数据的问题,对钻井参数进行细致化的分类,分析了实时钻井中的数据约束,并提出了一种预测框架,利用历史数据中的信息来补偿缺失的实时输入。通过整合先前钻探的区域,该模型即使在排除未钻探深度的不可控参数时,也能提高预测准确性。本方法强调了钻速预测方法与现实世界的操作约束相结合的重要性。这些发现有助于提高钻操作中的适用性,它为数据可用性有限和地质环境复杂的实际情况下的机械钻速预测提供了一种可行的解决方案,有助于油田的智能开发和管理。
技术关键词
钻探地层
注意力
立管压力
数据模型评估
编码器
拉格朗日插值
解码器
前馈神经网络
优化器
上下文特征
钻井参数
梯度下降法
密度
序列
误差
输出特征
异常数据
线性
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意图预测方法
无线电频谱监测
深度对抗学习
声学传感器阵列
监测传感器
图像分割网络
残差网络
解码器
图像分割方法
叠片电池
识别方法
模块
注意力机制
Sigmoid函数
阶段