基于深度学习与知识蒸馏的旋转导向钻井轨迹预测方法

本发明公开了一种基于深度学习与知识蒸馏的旋转导向钻井轨迹预测方法，属于钻井轨迹预测技术领域，包括如下步骤：采集旋转导向钻进现场地面数据及随钻测井数据，并进行数据预处理；构建教师模型并训练；教师模型包括钻井特征强化模块和序列变化预测模块；构建助教模型并训练，协助教师模型进行多中间层数据自适应压缩；搭建复合知识蒸馏架构和学生模型，并对学生模型进行训练，训练完成的学生模型即为轻量化井眼轨迹预测模型；现场应用时将地面数据与随钻测井数据通过预处理后送入轻量化井眼轨迹预测模型，得到旋转导向钻井过程的井眼轨迹预测值，从而根据预测结果及时调整钻井操作参数。本发明实现了高精度、轻量化的井眼轨迹预测。