公开(公告)号：CN116796647B

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202310856388.4

申请日：2023-07-13

申请人： 辽宁石油化工大学

发明人： 张秋实 ,  任星兆 ,  王家骏 ,  彭梦园 ,  勇凤伟

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/10 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

公开(公告)号：CN116796647A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310856388.4

申请日：2023-07-13

申请人： 辽宁石油化工大学

发明人： 张秋实 ,  任星兆 ,  王家骏 ,  彭梦园 ,  勇凤伟

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/10 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种钻井溢流工况智能预测模型的训练、预测方法及井下溢流风险概率预测系统，包括：数据预处理、训练机器学习群智能模型、取最优融合模型、最优融合模型预测及可视化。本发明不仅能实时监测溢流工况，还能实现溢流的超前预测，并可视化当前及未来时间段的溢流发生概率，并能在预测到溢流工况时给出针对性AI操作建议，进一步帮助避免溢流发生；本发明融合了多种机器学习模型并对其进行改进，这其中概括了大部分主流预测算法，并根据用户提供的录井数据进行训练和新样本数据预测评估，通过多种误差评估结果结合出最优融合模型，相比单个模型的预测能够提供更高的预测精度，解决溢流早期特征不明显，容易发生误报警的情况。