[发明专利]一种钻井风险的预测方法

权利要求书

1.一种钻井风险的预测方法，其特征在于，包括：

获取目标井当前深度的实时数据向量，其中，所述实时数据为目标井的录井数据；

建立时间窗，并在所述时间窗内建立指定时间间隔的实时数据向量集合；

处理所述实时数据向量集合，并作为待预测案例向量；

根据与所述目标井的距离由近至远，对各临近井进行排序，按照所述排序，获取与所述待预测案例向量的地理特征相符的各现有案例向量；

获取待匹配的现有案例向量的特征分量权值数组；

判断所述待预测案例向量与待匹配的现有案例向量的维数是否相等，若不相等，则调整所获取的现有案例向量的特征分量权值数组；

其中，调整所获取的现有案例向量的特征分量权值数组包括：

基于下式调整现有案例向量的特征分量权值数组中的每个权值：

其中，j∈[1,m]，weight_j表示调整前的现有案例向量的特征分量权值数组中的每个权值，w_j表示调整后的现有案例向量的特征分量权值数组中的每个权值，如果第j个权值对应的特征f_j∈{xi}，xi表示待预测案例向量中的特征分量，i∈[1,n]，则p_j＝1，否则p_j＝0，m、n表示权值数量；

删除调整后的现有案例向量的特征分量权值数组中为零的权值，使现有案例向量的特征分量权值数组的权值数量从m降到n；

获取与所述待预测案例向量匹配的各现有案例向量；

根据与所述待预测案例向量匹配的现有案例向量对应的临近井，预测所述目标井的钻井风险。

2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，处理所述实时数据向量集合，并作为待预测案例向量包括：

计算所述实时数据向量集合的平均值；

计算所述实时数据向量与所述实时数据向量集合的平均值的差值，并将所述差值作为待预测案例向量。

3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，获取与所述待预测案例向量匹配的现有案例向量之前，还包括：

利用特征分量权值数组，匹配所述待预测案例向量与每一现有案例向量；

获取所述待预测案例向量与每一现有案例向量的相似度，并将相似度由大至小进行排序。

4.根据权利要求3所述的预测方法，其特征在于，获取所述待预测案例向量与每一现有案例向量的相似度包括：

基于下式计算所述待预测案例向量与每一现有案例向量的相似度：

其中，表示相似度，w_i表示调整后的现有案例向量的特征分量权值数组中的特征分量权值，x_i表示待预测案例向量中的特征分量,y_ki表示现有案例向量中的特征分量，X表示待预测案例向量，Y_k表示现有案例向量。

5.根据权利要求4所述的预测方法，其特征在于，获取与所述待预测案例向量匹配的现有案例向量包括：

获取用户输入的相似度阈值或获取数量，由相似度排序中获取对应的现有案例向量及所属临近井。

6.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，建立时间窗包括：

获取用户输入的时间窗宽度；

根据所述时间窗宽度与所述当前时刻建立所述时间窗。

7.根据权利要求6所述的预测方法，其特征在于，所述时间窗的终点为当前时刻。