基于集成学习的井漏智能预警模型及智能推理方法

张矿生 宫臣兴 陆红军 欧阳勇 辛庆庆

引用格式：张矿生，宫臣兴，陆红军，欧阳勇，辛庆庆. 基于集成学习的井漏智能预警模型及智能推理方法［J］. 石油钻采工艺，2023，45（1）：47-54.

摘要：水平井优快钻井技术加快了长庆油田致密油气大规模开发速度，但由于部分区域地层孔隙和微裂缝发育，承压能力低，极易发生井漏风险，严重制約了水平井提速提效。为进一步降低井漏风险，提高漏失预警的时效性和准确率，提出了一种因果关系约束下的井漏智能预警及漏失原因推理方法。基于漏失产生机理，分析了漏失风险的表征参数及其变化规律，将其作为输入参数约束条件，利用工况识别模型和特征变化规律准确定位井漏时间，基于BP 神经网络和LSTM 长短时记忆网络建立漏失风险预警模型，利用因果推断算法解释模型预警原因，结合风险机理实现警报约束。研究结果表明，LSTM 集成网络井漏预警准确率达95.6%，基于集成学习的智能推理方法能够准确解释预警发生原因，对钻井现场及时采取井漏防范措施，保障水平井优快钻井具有重要意义。

关键词：钻井井漏；BP；LSTM；集成学习；智能预警；智能推理

中图分类号：TE28 文献标识码： A