摘要
本发明涉及定向钻井技术领域,具体为一种页岩气水平井地质导向方法。包括:采集钻井力学数据和随钻测井物性数据;在第一循环神经网络中处理所述钻井力学数据,以生成第一隐藏状态向量;在第二循环神经网络中处理所述第二时间序列,以生成第二隐藏状态向量;融合所述第一和第二隐藏状态向量,以创建一个融合的状态表示向量;将所述融合的状态表示向量作为状态输入提供给一个经过训练的深度强化学习智能体;由所述智能体根据其学到的最优策略选择一个动作,该动作构成一个用于定向钻井工具的导向指令。本发明通过结合预测模型与决策智能体,实现了一个闭环的、自优化的导向系统,提高了优质储层的钻遇率,减少了非生产性钻井时间。
技术关键词
页岩气水平井地质导向方法
定向钻井工具
深度强化学习
长短期记忆网络
策略
岩石脆性指数
定向钻井技术
序列
旋转导向系统
注意力机制
强化学习算法
深度Q网络
优质储层
测井
力学
数据
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