[发明专利]一种基于机器学习的卡钻预警方法及系统在审
| 申请号： | 202211670817.0 | 申请日： | 2022-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN115640759A | 公开（公告）日： | 2023-01-24 |
| 发明（设计）人： | 贺燕冰;黄君;张晓丹;于峻石;付浩;孙国飞;王文文;廖秀明;冯馨平;魏勇 | 申请（专利权）人： | 成都捷科思石油天然气技术发展有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N20/00 |
| 代理公司： | 成都正德明志知识产权代理有限公司 51360 | 代理人： | 杨木梅 |
| 地址： | 610000 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的卡钻预警方法及系统，属于卡钻预警技术领域，所述方法包括如下步骤：获取沿井眼轨迹分布的岩屑数据，并构建实时岩屑运移模型；基于实时岩屑运移模型得到岩屑床在井眼中的实时动态分布；构建钻杆于井眼中旋转时的摩阻扭矩平衡模型；基于岩屑床在井眼中的实时动态分布和摩阻扭矩平衡模型，得到钻杆上的摩阻扭矩值；基于钻杆上的摩阻扭矩值，利用贝叶斯优化算法和纳什效率系数优化摩阻扭矩平衡模型；基于优化后的摩阻扭矩平衡模型利用时序数据分析法进行实时卡钻预警；本发明解决了针对不同工况条件时难以实时准确快速预测卡钻风险的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 预警 方法 系统 | ||
【主权项】：
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