公开(公告)号：CN111980688A

公开(公告)日：2020-11-24

申请号：CN202010903299.7

申请日：2020-09-01

申请人： 中国石油集团渤海钻探工程有限公司 ,  中国石油天然气集团有限公司

发明人： 宋晓健 ,  张所生 ,  张爱兵 ,  徐红国 ,  穴强 ,  周洪林 ,  宋晓晖 ,  董晨曦 ,  陈立震 ,  王栋 ,  王涛 ,  毕雨萌 ,  鲍伟伟 ,  刘勇

IPC分类号： E21B49/00 ,  E21B47/022 ,  G06N20/00 ,  G06F30/20

摘要： 本发明公开了一种基于集成学习算法的井斜角度预测方法，其运用机器学习中的SVR学习器模型、神经网络回归算法学习器模型、随机森林回归算法学习器模型和高斯回归算法学习器模型，对某一口井的已钻井眼轨迹数据、钻进方式和底部钻具结构参数等组成的学习样本进行学习，训练上述四个学习器模型，分别预测该井井底盲区井斜角，然后将训练结果与目标值进行线性回归，得出最终预测结果。通过对实钻数据的验证结果表明，本发明的方法预测精度高，有效地降低了传统定曲率外推法预测井底井斜的误差，提高预测井斜角的准确性。

公开(公告)号：CN111980688B

公开(公告)日：2021-11-23

申请号：CN202010903299.7

申请日：2020-09-01

申请人： 中国石油集团渤海钻探工程有限公司 ,  中国石油天然气集团有限公司

发明人： 宋晓健 ,  张所生 ,  张爱兵 ,  徐红国 ,  穴强 ,  周洪林 ,  宋晓晖 ,  董晨曦 ,  陈立震 ,  王栋 ,  王涛 ,  毕雨萌 ,  鲍伟伟 ,  刘勇

IPC分类号： E21B49/00 ,  E21B47/022 ,  G06N20/00 ,  G06F30/20

摘要： 本发明公开了一种基于集成学习算法的井斜角度预测方法，其运用机器学习中的SVR学习器模型、神经网络回归算法学习器模型、随机森林回归算法学习器模型和高斯回归算法学习器模型，对某一口井的已钻井眼轨迹数据、钻进方式和底部钻具结构参数等组成的学习样本进行学习，训练上述四个学习器模型，分别预测该井井底盲区井斜角，然后将训练结果与目标值进行线性回归，得出最终预测结果。通过对实钻数据的验证结果表明，本发明的方法预测精度高，有效地降低了传统定曲率外推法预测井底井斜的误差，提高预测井斜角的准确性。

公开(公告)号：CN111737868A

公开(公告)日：2020-10-02

申请号：CN202010549038.X

申请日：2020-06-16

申请人： 中国石油集团渤海钻探工程有限公司 ,  中国石油天然气集团有限公司

发明人： 宋晓健 ,  马鸿彦 ,  张所生 ,  张爱兵 ,  郑邦贤 ,  陈立震 ,  董晨曦 ,  金平 ,  李瑾 ,  徐笑鸥 ,  许雅潇 ,  杜晶

IPC分类号： G06F30/20 ,  G06F111/08

摘要： 本发明应用在无线随钻测井参数预测技术领域，公开了一种基于时间序列算法的随钻自然伽马曲线预测方法，包括如下步骤：采集已钻井眼自然伽马曲线，建立时间序列上的随钻自然伽马曲线ARIMA模型，然后对钻头处的自然伽马曲线进行预测。通过对实钻数据的验证结果表明，该方法预测自然伽马曲线符合实际情况，能够先于随钻测量自然伽马曲线反映出钻头所遇地层的实际情况，不存在测量零长问题。