基于改進(jìn)時序網(wǎng)絡(luò)的鉆進(jìn)參數(shù)可解釋實時預(yù)測

張瑞 祝兆鵬 李大鈺 宋先知 李根生 張誠愷 朱碩

實時準(zhǔn)確預(yù)測鉆進(jìn)參數(shù)變化趨勢對現(xiàn)場鉆井作業(yè)具有重要參考價值。針對智能模型在現(xiàn)場作業(yè)應(yīng)用中面臨的鉆進(jìn)參數(shù)可獲取性限制，提出了一種基于注意力時域卷積網(wǎng)絡(luò)（AT-TCN）的鉆進(jìn)參數(shù)超前預(yù)測方法。該方法不僅考慮了錄井曲線隨深度變化的趨勢和自相關(guān)性，同時嵌入高拓展性的注意力機制模塊，使模型更好地捕捉鉆進(jìn)參數(shù)的動態(tài)變化。利用現(xiàn)場鉆井?dāng)?shù)據(jù)集測試，評估了模型在預(yù)測4種關(guān)鍵鉆進(jìn)參數(shù)（扭矩、立管壓力、鉆井液當(dāng)量密度和機械鉆速）方面的有效性和準(zhǔn)確性。研究結(jié)果表明：AT-TCN預(yù)測當(dāng)量密度的準(zhǔn)確率最高達(dá)到99%，且在模型精度和計算效率上，均優(yōu)于其他4種深度學(xué)習(xí)模型，能夠有效捕捉鉆進(jìn)參數(shù)的變化趨勢。AT-TCN還提供模型的雙重可解釋性，可從時序和特征維度方面反映輸入序列對預(yù)測結(jié)果的影響。研究結(jié)果有望為鉆井作業(yè)的安全性、高效性作出重要貢獻(xiàn)，具有較強的落地應(yīng)用價值。

鉆進(jìn)參數(shù)；智能模型；超前預(yù)測；注意力機制；時序卷積網(wǎng)絡(luò)；可解釋性

Interpretable Real-Time Prediction of Drilling Parameters

Based on Improved Sequential Network

Real-time accurate prediction on variation trend of drilling parameters has important reference value for field drilling operations.In order to solve the limitations of drilling parameter availability faced by intelligent model in field operation，a drilling parameter prediction method based on Attention-Temporal Convolutional Network （AT-TCN） was proposed.This method not only takes into account the variation trend of mud logging curve with depth and its autocorrelation，but also embeds a highly expansible attention mechanism module，allowing the model to better capture the dynamic change of drilling parameters.Then，the field drilling data set was used to test and evaluate the effectiveness and accuracy of the model in predicting four key drilling parameters such as torque，standpipe pressure，equivalent density of drilling fluid and ROP.The research results show that AT-TCN can predict equivalent density with an accuracy up to 99%.It is superior to the other four deep learning models in terms of model accuracy and computational efficiency，and it can effectively capture the variation trend of drilling parameters.AT-TCN also provides dual interpretability of the model，and reflects the influence of input sequence on prediction results from both sequential and characteristic dimensions.The research results are expected to make important contributions to the safety and efficiency of drilling operations，and have strong practical application value.

drilling parameter；intelligent model；advance prediction；attention mechanism；TCN；interpretability

0 引 言

綜合錄井作為石油勘探領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，為科研人員提供了豐富的地層信息和工程信息［1］。基于該技術(shù)，現(xiàn)場工程師能夠?qū)崟r監(jiān)控鉆井關(guān)鍵參數(shù)變化，包括轉(zhuǎn)盤扭矩、鉆頭狀態(tài)、鉆井液性能等，從而判斷可能出現(xiàn)的井下復(fù)雜情況，并及時做出決策調(diào)整。近年來，隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，國內(nèi)外很多學(xué)者將其用于解決石油工程領(lǐng)域中包括效率、質(zhì)量、安全等多個方面的難題［2］。其中：基于工程錄井參數(shù)可實現(xiàn)機械鉆速智能預(yù)測［3-5］，井眼軌跡智能優(yōu)化［6-8］，地層、井筒壓力實時監(jiān)測［9-11］，卡鉆、井漏等鉆井事故的預(yù)警及診斷［12-15］，以及儲層產(chǎn)能評價［16］，從而幫助優(yōu)化鉆井作業(yè)流程，實現(xiàn)安全高效鉆井。

然而，多數(shù)智能模型在現(xiàn)場應(yīng)用中常面臨同一個窘境。智能模型在訓(xùn)練階段通常需要以隨鉆測量或綜合錄井等歷史數(shù)據(jù)作為輸入，因此模型在預(yù)測階段也需輸入相同特征參數(shù)，這導(dǎo)致關(guān)鍵參數(shù)的預(yù)測存在時間悖論，即難以在預(yù)測階段使用當(dāng)前時刻尚未獲得的數(shù)據(jù)。另外，由于現(xiàn)場作業(yè)的復(fù)雜性和波動性，采集的錄井?dāng)?shù)據(jù)會伴隨大量環(huán)境噪聲甚至存在缺失［17］，加之人工判斷的不確定性和偶然性，這極大地限制了智能模型的實時監(jiān)測和預(yù)測能力，對鉆井作業(yè)的安全性和效率產(chǎn)生不利影響。因此，亟需一種新的方法來預(yù)測鉆進(jìn)參數(shù)的動態(tài)變化，以解決智能模型落地應(yīng)用難的問題。

針對上述問題，已有少數(shù)學(xué)者開展了相關(guān)研究。宋先知等［18］基于鉆井?dāng)?shù)據(jù)的時序性特征，建立了反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP）與長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）并聯(lián)的大鉤載荷、轉(zhuǎn)盤扭矩智能預(yù)測模型。朱曉東等［19］基于分層模糊系統(tǒng)，建立了鉆井工程參數(shù)預(yù)測模型，實現(xiàn)了大鉤載荷和立管壓力的趨勢預(yù)測。R.KHOSRAVANIAN等［20］以滲透率、鉆井液密度、立管壓力和流量等參數(shù)作為輸入，建立了基于模糊推理的鉆壓預(yù)測模型。M.OYEDERE等［21］利用5種機器學(xué)習(xí)模型對鉆頭扭矩進(jìn)行預(yù)測。在測井領(lǐng)域中，張東曉等［22］、陳云天［23］考慮測井曲線隨深度的變化趨勢以及自相關(guān)性，提出了串級LSTM補全和生成測井曲線的方法。然而，目前尚未有文獻(xiàn)針對鉆進(jìn)參數(shù)的預(yù)測提出一種時效性強且可解釋的方法。基于此，

本文提出了一種基于注意力機制的時域卷積網(wǎng)絡(luò)（AT-TCN）的鉆進(jìn)參數(shù)超前預(yù)測方法，并基于現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)對AT-TCN模型進(jìn)行驗證，評估了其在4種常見鉆進(jìn)參數(shù)（扭矩、立壓、鉆井液當(dāng)量密度和機械鉆速）預(yù)測方面的有效性和準(zhǔn)確性；針對不同任務(wù)場景，提出了多元單步輸出和多元多步輸出模型框架，實現(xiàn)鉆進(jìn)參數(shù)實時超前預(yù)測。與可自解釋LSTM（SI-LSTM［9］）網(wǎng)絡(luò)模型相比，所提出的方法實現(xiàn)了鉆進(jìn)參數(shù)的準(zhǔn)確、高效和穩(wěn)定預(yù)測，能夠?qū)崟r反映鉆進(jìn)參數(shù)的趨勢變化。

1 相關(guān)原理

1.1 時域卷積網(wǎng)絡(luò)

時域卷積網(wǎng)絡(luò)（TCN）是在原有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）基礎(chǔ)上改進(jìn)的卷積網(wǎng)絡(luò)，旨在有效捕捉時序數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系［24］。TCN的核心結(jié)構(gòu)是因果卷積層與膨脹卷積層。因果卷積層通過左填充的方式確保模型僅在過去的時序序列中進(jìn)行卷積操作，避免了未來信息泄漏；膨脹卷積層通過增加卷積層的步幅，擴大了卷積核的感受野。通過不斷增大的膨脹率，TCN能夠有效捕捉時間序列中不同時間尺度的模式和依賴關(guān)系。為了處理長序列輸入任務(wù)并有效減少參數(shù)量，網(wǎng)絡(luò)中引入了殘差連接，減輕了信息傳遞過程中的梯度消失和信息損失問題。

1.2 TCN特征

為了應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)深度增加而導(dǎo)致的梯度流動問題，在TCN每層卷積后引入了權(quán)重歸一化與Dropout層。通過引入時序注意力機制，計算每個時間步的權(quán)重，將注意力集中在關(guān)鍵的時間步上，使網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)時間序列的關(guān)鍵片段，從而提高模型準(zhǔn)確性；通過引入特征注意力機制，計算每個特征在不同時間步的權(quán)重，使網(wǎng)絡(luò)能夠自適應(yīng)學(xué)習(xí)輸入序列中不同特征的重要性，更好地捕捉到輸入序列中與目標(biāo)變量相關(guān)的關(guān)鍵特征。

相較于LSTM網(wǎng)絡(luò)［25］及其他傳統(tǒng)時序網(wǎng)絡(luò)，TCN 具備可并行、快速收斂和跨時域建模的優(yōu)勢，為錄井曲線的趨勢分析和預(yù)測任務(wù)提供了保障。

2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與問題重述

現(xiàn)場收集的初始錄井?dāng)?shù)據(jù)由于井下復(fù)雜多變的環(huán)境而混入噪聲，甚至出現(xiàn)異常無效值。低質(zhì)量的數(shù)據(jù)會大幅降低智能模型的預(yù)測精度，導(dǎo)致模型出現(xiàn)災(zāi)難性結(jié)果。因此，本文對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)預(yù)處理，并利用滑動窗口法重新構(gòu)建了用于時序模型的序列樣本。數(shù)據(jù)處理總體流程如圖1所示。

2.1 數(shù)據(jù)清洗與滑動濾波

本研究的數(shù)據(jù)為國內(nèi)錦州區(qū)塊某4口井，共13 089條現(xiàn)場實測錄井?dāng)?shù)據(jù)，通過Python編碼進(jìn)行3σ異常值剔除［26］和線性插值補全操作，清洗后的8種參數(shù)統(tǒng)計特征如表1所示。

利用滑動平均濾波對清洗數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理。該方法可以有效降低數(shù)據(jù)中的噪聲干擾，更好地表現(xiàn)數(shù)據(jù)的整體趨勢與變化。此外，滑動平均濾波是一種在線處理方法，隨著新數(shù)據(jù)的到來，濾波結(jié)果會實時更新，更適合用于需要及時反饋結(jié)果的實時應(yīng)用場景。具體地，首先利用一個固定長度的窗口，將其移動到序列的初始位置，計算窗口內(nèi)數(shù)據(jù)點的平均值；其次，將該平均值作為當(dāng)前窗口內(nèi)數(shù)據(jù)點的濾波結(jié)果，并將窗口向后移動；最后重復(fù)上述步驟，直至窗口滑至序列的末尾。對清洗后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行濾波處理，得到部分去噪數(shù)據(jù)如圖2所示。由圖2可以看出，去噪后的數(shù)據(jù)在保持原有數(shù)據(jù)波動性的同時，過濾了來自環(huán)境、傳輸噪聲等因素的干擾。

2.2 相關(guān)性分析

采用斯皮爾曼相關(guān)性系數(shù)（范圍在-1～1）對數(shù)據(jù)的相關(guān)性進(jìn)行分析。通過計算，得到的特征相關(guān)系數(shù)矩陣如圖3所示。當(dāng)相關(guān)系數(shù)接近-1或1時，表明特征之間具有極強的相關(guān)性；當(dāng)相關(guān)系數(shù)接近0時，表明特征之間不存在相關(guān)性。從圖3可以看出，入口流量與其余特征之間的相關(guān)性相對較弱，而其余7種特征之間的相關(guān)性較強。在實際鉆井中，由于數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜非線性關(guān)系，入口流量可能在與其余特征交互或者在特定條件下發(fā)揮重要作用，這些情況無法僅通過相關(guān)性系數(shù)來捕捉。因此本文仍將其作為一個輸入?yún)?shù)，為模型提供額外信息，以增強預(yù)測能力。預(yù)測模型的輸入遵循少且精的原則，為后續(xù)模型應(yīng)用的實時性和準(zhǔn)確性提供良好數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2.3 特征序列重構(gòu)與歸一化

考慮到鉆井過程中的數(shù)據(jù)具有時序性特征，本文將鉆進(jìn)參數(shù)的超前預(yù)測問題視為多變量序列預(yù)測任務(wù)。不同于一般的回歸問題，時序模型的輸入依賴于序列的前后關(guān)聯(lián)性，因此這部分利用滑動窗口法重構(gòu)序列數(shù)據(jù)，以獲得最終建模所需樣本。通過沿樣本序列滑動固定長度窗口，生成新的多維特征序列和標(biāo)簽數(shù)據(jù)，如圖4所示。其中，滑動窗口長度代表歷史數(shù)據(jù)序列作為輸入特征的長度，預(yù)測長度代表模型輸出的預(yù)測序列長度。通過自適應(yīng)設(shè)定不同窗口長度和預(yù)測長度，可利用數(shù)據(jù)的時序性更好地捕捉參數(shù)動態(tài)變化趨勢，增強模型性能。

為消除不同參數(shù)間的量綱差異以及減輕其對模型性能的影響，為后續(xù)的智能模型構(gòu)建和分析提供更穩(wěn)健和可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，本文采用Max-Min方法對錄井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。計算方式如下：

將處理完成后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練集和測試集劃分，3口井共計8 919個時序樣本用于訓(xùn)練模型，1口井共計1 291個時序樣本用于測試模型性能。

2.4 問題重述

鉆井過程中智能模型需要利用未鉆地層的錄井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行輸入以預(yù)測未來參數(shù)（如機械鉆速、井底ECD等），但在實時預(yù)測中，模型無法獲取未來時刻的錄井?dāng)?shù)據(jù)。此外，由于現(xiàn)場作業(yè)的不確定性，數(shù)據(jù)采集可能存在大量的噪聲和缺失值，極大地影響了模型的實時監(jiān)測能力。為了解決上述難題，本文利用時序卷積提取序列的時間特征，通過引入注意力機制自適應(yīng)地選擇和學(xué)習(xí)對不同特征和不同時序片段的關(guān)注程度，使模型能夠捕捉鉆進(jìn)參數(shù)的趨勢變化，提高預(yù)測穩(wěn)定性和時效性。

3 模型構(gòu)建與訓(xùn)練設(shè)計

3.1 模型構(gòu)建

針對鉆進(jìn)過程中參數(shù)時序性波動變化的特點，本文建立了基于注意力機制的時域卷積網(wǎng)絡(luò)（AT-TCN）模型。模型主要架構(gòu)包括3大模塊，如圖5所示。

模型結(jié)構(gòu)分別為時序卷積模塊（共2個）、注意力機制模塊和全連接輸出模塊。時序卷積模塊旨在捕捉鉆進(jìn)參數(shù)的時序特征信息。每個卷積塊含有5個層級，分別為膨脹因果卷積層、權(quán)重歸一化層、修剪填充層、Relu激活層和Dropout丟棄層。通過引入殘差連接方法，使得錄井曲線信息能夠在不同網(wǎng)絡(luò)層之間傳遞，

緩解梯度消失問題。嵌入的注意力機制模塊則呈現(xiàn)出高度的靈活性和可解釋性，一方面可用于整合不同時間步的序列信息，使得模型能夠在重要的時間步上有更多的關(guān)注，視為基于時間維度的注意力機制；另一方面，可用于融合不同輸入特征之間的序列信息，使得模型能夠在關(guān)鍵特征上有更多的關(guān)注，視為基于特征維度的注意力機制。因此，該模塊能夠從2個維度實現(xiàn)鉆進(jìn)參數(shù)預(yù)測模型的可解釋性，增強了模型的落地應(yīng)用性。輸出模塊是接收提取的高維特征信息，并通過全連接輸出預(yù)測的鉆進(jìn)參數(shù)。

針對不同輸出參數(shù)和不同步長的超前預(yù)測任務(wù)，輸出模塊可根據(jù)場景需求實現(xiàn)參數(shù)輸出，主要包括單變量單步輸出、單變量多步輸出、多元單步輸出、多元多步輸出，如圖6所示。圖6中綠色格代表已鉆井段的歷史數(shù)據(jù)，黃色格代表待鉆井段的未知數(shù)據(jù)。

3.2 參數(shù)優(yōu)選與模型訓(xùn)練

超參數(shù)調(diào)優(yōu)是智能模型建立的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。不同的超參數(shù)設(shè)置往往會導(dǎo)致同一模型得到的結(jié)果存在顯著差異。由于搜索空間較大，使用網(wǎng)格搜索等傳統(tǒng)方法效率過低，所以采用了一種基于樹結(jié)構(gòu)的貝葉斯優(yōu)化算法自動優(yōu)化超參數(shù)。該算法能夠自適應(yīng)地調(diào)整參數(shù)搜索空間，并能夠在盡可能少的迭代次數(shù)下尋找到全局最優(yōu)解［27］。試驗對5 種超參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)選，如表2 所示，其余模型參數(shù)依據(jù)深度學(xué)習(xí)的調(diào)參經(jīng)驗進(jìn)行設(shè)定。模型優(yōu)化器選用Adam算法，時序卷積層卷積核大小為2，步幅為1，膨脹率依次為1、2。

為了防止模型在新數(shù)據(jù)上出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，在模型訓(xùn)練階段使用早停策略控制整體訓(xùn)練進(jìn)程。同時，為了避免試驗存在的隨機性，試驗結(jié)果為運行3次后的平均預(yù)測值。

3.3 對比模型設(shè)計

為了綜合評價所提出的AT-TCN模型在鉆進(jìn)參數(shù)超前預(yù)測方面的表現(xiàn)性能，試驗選擇了4種具有代表性的時序預(yù)測模型進(jìn)行對比，包括LSTM模型、GRU模型、CNN和LSTM串聯(lián) （CNN-LSTM）模型、SI-LSTM模型。與TCN添加注意力機制模塊不同的是，SI-LSTM模型將注意力機制嵌入到網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部，以獲得每個變量豐富的歷史信息。對比模型的超參數(shù)同樣由貝葉斯優(yōu)化算法搜索得到。為了使不同模型的復(fù)雜度相近，試驗時在最大程度上保證模型總參數(shù)量相近。

3.4 模型評價指標(biāo)

為了評估和對比模型的性能，試驗評價指標(biāo)選用平均絕對百分比誤差（MAPE）和擬合系數(shù)（R2）來表示：

EMAP用于衡量n個樣本的平均相對誤差，R2 代表模型對數(shù)據(jù)擬合的程度。通過綜合評估模型在以上指標(biāo)中的表現(xiàn)，優(yōu)選模型。

4 應(yīng)用與分析

4.1 結(jié)果對比分析

應(yīng)用上述5種時序深度學(xué)習(xí)模型，選取錦州區(qū)塊某口井的鉆井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行測試驗證。試驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在多元多輸出模型預(yù)測中，機械鉆速預(yù)測未取得較高精度。

分析認(rèn)為，多元多輸出模型需要考慮多個輸出變量之間的關(guān)聯(lián)性，而機械鉆速與其余鉆井參數(shù)存在更為復(fù)雜的非線性關(guān)系，難以全面考慮機械鉆速自身的時序性變化。因此，在超前預(yù)測機械鉆速時采用單變量輸出模型，在預(yù)測扭矩、泵壓和當(dāng)量密度時采用多元多輸出模型。以輸入歷史井深10 m鉆井參數(shù)序列，預(yù)測未來井深1 m鉆井參數(shù)序列為例，得到不同模型在該數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)性能，如表3所示。

由表3可以看出，5種模型在預(yù)測不同鉆進(jìn)參數(shù)時表現(xiàn)出不同性能，扭矩、立壓、當(dāng)量密度的預(yù)測精度均超過90%，遠(yuǎn)高于機械鉆速的預(yù)測精度。AT-TCN模型預(yù)測精度最高，扭矩、立壓、當(dāng)量密度的擬合度R2分別為93.4%、97.7%和99.5%，相比其他4種預(yù)測模型有大幅度提升。在機械鉆速超前預(yù)測方面，AT-TCN和SI-LSTM模型精度達(dá)到80%以上，相比LSTM、GRU及CNN-LSTM模型相對誤差降低約8%。在模型訓(xùn)練時長方面，SI-LSTM耗時最長，達(dá)到124 s，其余模型保持在50 s左右，較好地滿足現(xiàn)場實時作業(yè)的應(yīng)用需求。圖7為AT-TCN模型鉆井參數(shù)預(yù)測結(jié)果圖。

從圖7觀察得到，針對扭矩和機械鉆速超前預(yù)測任務(wù)，AT-TCN模型較好地捕捉到機械鉆速整體變化趨勢，但在數(shù)據(jù)波動程度上表現(xiàn)欠佳，在曲線峰值處出現(xiàn)較大偏差，扭矩曲線預(yù)測后段存在一定偏移，導(dǎo)致模型EMAP偏高。分析認(rèn)為，在處理序列數(shù)據(jù)時利用濾波方法，導(dǎo)致預(yù)測值的變化趨勢相對平穩(wěn)。通過局部放大鉆進(jìn)參數(shù)預(yù)測結(jié)果發(fā)現(xiàn)，模型在預(yù)測拐點處時出現(xiàn)趨勢平滑現(xiàn)象，說明模型整體穩(wěn)定性較強，減少了過擬合風(fēng)險，使得預(yù)測結(jié)果更具有泛化性。

4.2 參數(shù)對比分析

4.2.1 輸入步長對比

以超前預(yù)測1 m模型為例，驗證不同輸入步長對鉆進(jìn)參數(shù)預(yù)測結(jié)果的影響，分析對比預(yù)測模型的表現(xiàn)性能。圖8為不同輸入步長預(yù)測結(jié)果對比。從圖8可以看出，當(dāng)量密度參數(shù)預(yù)測效果最優(yōu)，準(zhǔn)確度最高。當(dāng)逐漸增加上部鉆進(jìn)數(shù)據(jù)，即輸入步長分別為10、20和30 m時，扭矩、立壓和當(dāng)量密度預(yù)測精度保持相對穩(wěn)定，僅機械鉆速預(yù)測精度存在小幅降低，R2從82.80%降低至78.55%。分析認(rèn)為，現(xiàn)場機械鉆速變化實時波動性強，具有短期的自相關(guān)性，超前預(yù)測時對不同的輸入步長更敏感，增大輸入步長可能導(dǎo)致模型難以捕捉快速變化模式。針對當(dāng)量密度預(yù)測，通過改變訓(xùn)練序列長度發(fā)現(xiàn)，預(yù)測精度幾乎不發(fā)生改變，持續(xù)保持在99%，說明當(dāng)量密度序列具有較長的階段周期性，在一定的時間內(nèi)可實現(xiàn)高精度超前預(yù)測。

4.2.2 預(yù)測步長對比

以ECD參數(shù)預(yù)測為例，觀察不同預(yù)測步長的模型預(yù)測結(jié)果（見圖9）。從圖9可以看出，隨著預(yù)測步長的增加，預(yù)測精度略有降低，當(dāng)利用上部鉆進(jìn)10 m數(shù)據(jù)為輸入步長，預(yù)測未來鉆進(jìn)1 m，預(yù)測精度高達(dá)99.50%；利用上部鉆進(jìn)30 m數(shù)據(jù)為輸入步長，預(yù)測未來鉆進(jìn)5 m，預(yù)測精度達(dá)到97.21%。這說明對于具有階段周期性變化的ECD而言，模型能夠精準(zhǔn)地捕捉其整體變化趨勢。

4.3 機械鉆速可解釋分析

以4 270～4 300 m井段歷史數(shù)據(jù)序列為例，通過可視化時序注意力層權(quán)重系數(shù)及特征注意力層權(quán)重系數(shù)，進(jìn)行鉆速超前預(yù)測的可解釋分析。

4.3.1 時序可解釋分析

結(jié)合機械鉆速預(yù)測結(jié)果對比分析（見圖10）進(jìn)行鉆速預(yù)測的時序可解釋分析。從圖10可以看出，注意力權(quán)重?zé)崃D呈下三角形，驗證了預(yù)測未來機械鉆速序列是依靠歷史序列中隱含的特征信息，而并不會對歷史序列產(chǎn)生影響。當(dāng)歷史機械鉆速出現(xiàn)局部降低和升高時，熱力圖顏色更加明亮，表明模型對于該序列的參數(shù)變化更為關(guān)注。此外，不同時段下的時間序列能夠相互作用生成新的特征，并且對于未來機械鉆速的變化具有顯著影響，說明AT-TCN模型能夠綜合考慮歷史輸入機械鉆速（4 270～4 300 m井段）與當(dāng)前機械鉆速（4 301 m井深）的影響，精準(zhǔn)預(yù)測未來機械鉆速的趨勢性變化。值得關(guān)注的是，隨著預(yù)測深度靠近待測井深，注意力熱力圖亮度明顯增加，說明模型更加關(guān)注后段序列的組合特征對當(dāng)前預(yù)測的影響。另外說明，在特定深度范圍內(nèi)，地層信息和歷史機械鉆速信息的變化對于機械鉆速的未來趨勢預(yù)測具有顯著影響，為實際應(yīng)用中的提速方案制定提供了參考。

4.3.2 特征可解釋分析

結(jié)合機械鉆速預(yù)測結(jié)果對比分析（見圖11）進(jìn)行鉆速預(yù)測的特征可解釋分析。

從圖11可以看出，對于4 270～4 300 m地層而言，鉆壓、扭矩、入口流量和歷史機械鉆速序列的注意力熱力圖顏色更加明亮，表明上述參數(shù)序列是影響機械鉆速未來變化的主控因素。此外，立壓與井深、轉(zhuǎn)速、入口流量相互作用形成的新特征，對于未來機械鉆速的變化亦具有顯著影響。分析認(rèn)為，AT-TCN模型通過特征注意力層能夠自適應(yīng)地捕捉影響未來機械鉆速的關(guān)鍵特征。

5 結(jié)論與展望

（1）建立了一種具有高拓展性的注意力時域卷積網(wǎng)絡(luò)，旨在實現(xiàn)鉆進(jìn)參數(shù)實時準(zhǔn)確預(yù)測。通過貝葉斯優(yōu)化算法優(yōu)選模型超參數(shù)，針對不同鉆進(jìn)參數(shù)的時序特性，設(shè)計不同輸出模塊，使模型更好地適應(yīng)鉆進(jìn)參數(shù)時序動態(tài)變化。

（2）現(xiàn)場數(shù)據(jù)應(yīng)用表明，提出的AT-TCN模型相較于其他4種深度時序模型，在精度和計算效率上具有顯著優(yōu)勢，在扭矩、立管壓力、鉆井液當(dāng)量密度和機械鉆速預(yù)測方面精度分別達(dá)到93.4%、97.7%、99.5%及82.80%，具有良好的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

（3）通過提取模型時序和特征注意力權(quán)重系數(shù)，實現(xiàn)了預(yù)測結(jié)果的雙重可解釋。在一定深度范圍內(nèi)，時序鉆進(jìn)參數(shù)信息和歷史機械鉆速信息的變化對于未來機械鉆速的趨勢預(yù)測具有顯著作用。

（4）未來研究將繼續(xù)探索鉆井參數(shù)智能預(yù)測模型的可解釋方法，進(jìn)一步將鉆井知識嵌入網(wǎng)絡(luò)模型，為智能鉆井方法的落地應(yīng)用奠定良好基礎(chǔ)。

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