【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及钻井卡钻漏失预测领域，具体涉及一种基于贝叶斯信念网络的压差卡钻机率预测方法及系统。
技术介绍
1、在以钻井作业为主要开发方式的石油行业中，由于主观和客观原因导致的井下卡钻事故成为了影响钻完井成功与否和钻井成本投入的关键因素之一，严重的卡钻事故甚至会导致现场重大人员伤亡，使得现场作业安全难以保证。压差卡钻发生后，通常需要采取上提下砸、震击等解卡手段，处理过程往往会诱发坍塌卡钻，钻具断裂等次生事故，进一步影响钻井生产时间。影响压差卡钻的因素众多，如钻时、扭矩、泵压、钻压、钻井液密度、滤失量……受当前钻井技术水平和钻井设备条件的影响，压差卡钻难以从根源消除，因此，如何从众多影响因素的现场数据中预测出压差卡钻发生的机率，在有卡钻倾向出现时及时消除压差卡钻事故，对于提高钻井效率和现场安全具有重大意义。
2、由于井下条件复杂且不确定性高，整个钻井处于黑箱状态，传统线性数学模型难以明确这一过程。人工智能技术在钻井现场的应用正逐渐成为油气勘探行业的热门研究领域。当前基于人工智能领域的卡钻预测方法包括：基于大数据的多元统计分析预...
【技术保护点】
1.一种基于贝叶斯信念网络的压差卡钻机率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯信念网络的压差卡钻机率预测方法，其特征在于，步骤S1中，所述历史钻井数据资料包括历史钻井数据和卡钻案例。
3.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯信念网络的压差卡钻机率预测方法，其特征在于，步骤S1中，预处理手段包括数据的清洗、集成和/或转换。
4.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯信念网络的压差卡钻机率预测方法，其特征在于，步骤S1中，对样本数据采用随机抽样的方式进行划分，按照预设比例划分为训练集与测试集。
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