[发明专利]基于深度神经网络Sequential模型的深井钻井机械钻速预测方法有效
| 申请号： | 202110264976.X | 申请日： | 2021-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN112901137B | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 石祥超;刘越豪;王宇鸣;陈彦州;章尔罡 | 申请（专利权）人： | 西南石油大学 |
| 主分类号： | E21B45/00 | 分类号： | E21B45/00;E21B47/00;G06Q50/02;G06F30/27 |
| 代理公司： | 成都金英专利代理事务所(普通合伙) 51218 | 代理人： | 袁英 |
| 地址： | 610500 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于深度神经网络Sequential模型的深井钻井机械钻速预测方法，包括：采集不同井的数据，作为原始钻井数据；将原始钻井数据分为输入参数和输出参数，输入参数包含井深、原始地层参数、钻井参数和钻头参数，输出参数为机械钻速，得到初始数据集D；进行非结构化数据的量化表征和结构化数据的标准化；使用基于深度神经网络的Sequential模型来进行预测；随机划分训练集D1和测试集D2；模型建立和训练，以影响机械钻速的参数作为输入层，机械钻速作为输出层，采用Rule函数作为网格传递的激活函数，Adam优化器进行函数权值的优化，损失函数MAE和MSE计算预测值和真实值的误差；模型的预测和结果的可视化。本发明能够准确预测机械钻速，克服现有技术的缺陷和不足。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 sequential 模型 深井 钻井 机械 预测 方法 | ||
【主权项】：
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