基于集成學習的井漏智能預警模型及智能推理方法

張礦生 宮臣興 陸紅軍 歐陽勇 辛慶慶

引用格式：張礦生，宮臣興，陸紅軍，歐陽勇，辛慶慶. 基于集成學習的井漏智能預警模型及智能推理方法［J］. 石油鉆采工藝，2023，45（1）：47-54.

摘要：水平井優快鉆井技術加快了長慶油田致密油氣大規模開發速度，但由于部分區域地層孔隙和微裂縫發育，承壓能力低，極易發生井漏風險，嚴重制約了水平井提速提效。為進一步降低井漏風險，提高漏失預警的時效性和準確率，提出了一種因果關系約束下的井漏智能預警及漏失原因推理方法。基于漏失產生機理，分析了漏失風險的表征參數及其變化規律，將其作為輸入參數約束條件，利用工況識別模型和特征變化規律準確定位井漏時間，基于BP 神經網絡和LSTM 長短時記憶網絡建立漏失風險預警模型，利用因果推斷算法解釋模型預警原因，結合風險機理實現警報約束。研究結果表明，LSTM 集成網絡井漏預警準確率達95.6%，基于集成學習的智能推理方法能夠準確解釋預警發生原因，對鉆井現場及時采取井漏防范措施，保障水平井優快鉆井具有重要意義。

關鍵詞：鉆井井漏；BP；LSTM；集成學習；智能預警；智能推理

中圖分類號：TE28 文獻標識碼： A