一种深度强化学习驱动的钻井参数智能实时优化方法

本发明公开了一种深度强化学习驱动的钻井参数智能实时优化方法，属于钻井优化技术领域，其技术要点是：包括以下步骤：步骤一：钻速预测模型构建；步骤二：决策过程建模，决策过程为选择一组参数组合，使其取得最佳钻速，在每一个需要决策的时刻只选择一个参数，MDP被表示为一个五元组；逐个决策每一个钻井参数，其输入为上一个决策参数与钻井数据；步骤三：整体框架结构，在每个时间步，从环境中得到状态输入Agent中获取动作与当前策略的对数概率用于算法后续策略更新，具有实现了对钻压、扭矩和转速参数的优化的优点。