煤田地质与勘探

作者：刘慕臣, 宋先知, 李大钰, 朱硕, 付利, 祝兆鹏, 张诚恺, 潘涛,

关键词：智能预测, 钻柱摩阻扭矩, 摩阻系数, 机理数据融合, 可解释性, 深度学习,

钻井管柱力学的准确表征和动态分析是保证安全高效钻井的关键。现有经典的钻井管柱摩阻扭矩软杆/刚杆模型中，钻柱摩阻系数通过经验估算或钻后反演来确定，其准确性和时效性有待提升。本研究基于人工智能技术在复杂非线性映射问题中的有效性，通过预测摩阻系数建立机理−数据融合的钻柱摩阻扭矩预测方法。首先利用已钻录井数据和软杆模型反演摩阻系数，为摩阻系数智能预测提供数据基础，通过对74口井数据处理和特征量化分析，建立考虑数据序列特征的LSTM(Long Short-Term Memory)网络，并通过摩阻扭矩预测和SHAP(SHapley Additive exPlanation)可解释性分析验证模型合理性。结果表明：摩阻系数预测误差为5.89%，摩阻扭矩预测误差降低了4.41%，模型表征的输入特征与摩阻系数的映射关系符合管柱力学机理，具备较强稳定性和可解释性。该方法可为钻井管柱力学的准确表征与动态分析提供理论与技术支撑。

来源：2023年第9期

《煤田地质与勘探》期刊编辑部

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