一种基于深度学习的井壁稳定性预测方法技术

本发明专利技术涉及井壁稳定性预测技术领域，具体涉及一种基于深度学习的井壁稳定性预测方法。该方法通过应用Adam优化器能够有效地优化模型中的权重参数和偏置参数，从而达到最小化损失的目的，同时通过对模型进行训练，可以获得一个有效的模型，并利用这些模型来评估它们的能力，以便与其他模型进行比较，采用此方法能够克服理论模型采用多种假设、普适性较差及高级模型参数标定困难的缺陷，通过将数据信息采用双向结构进行处理，能够同时处理前向信息，大大提高了模型性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及井壁稳定性预测，具体涉及一种基于深度学习的井壁稳定性预测方法。

技术介绍

0、技术背景

1、数字信息化时代，使用计算机和自动化技术处理油气钻井中遇到的各种问题越来越成为一种趋势。钻井液持续渗漏，现场工作时间损失增加,面对井下渗漏问题，处理措施不当会导致封堵成功率低，甚至会导致弃井发生。频繁的井漏问题耗费了大量的施工时间，堵漏施工会增加钻井周期，大大增加了钻井成本，而且不能满足低成本发展的战略需要。

2、基于数据驱动的机器学习尤其是深度学习方法似乎是一种解决方案。基于数据驱动的机器学习模型依赖于油田钻井时的所收集的各类参数，包括钻井参数、地质参数、工程参数、钻井液参数等，通过数据处理，特征提取，模型训练，模型评价等步骤，建立漏失层位的预测模型，机器学习模型可能会在面对大规模数据时变得不够灵活或不足以捕获数据中的模式。深度学习模型在处理数据量大的情形下比机器学习模型具有优势，因为深度学习模型能够自动学习数据的高级特征表示，这意味着它们可以从原始数据中提取有用的特征，而无需手动进行特征工程。深度学习模型通常由多个层次组成，通本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的井壁稳定性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种不同尺度页岩沉积旋回的识别划分方法，其特征在于，步骤S2中，Bi-LSTM采用RNN及其变体LSTM对数据信息进行处理，其具有双向结构，所述LSTM的基本架构由五个部分组成：输入xt、输出ht、更新门it、遗忘门ft、输出门Ot，其中：

3.根据权利要求1所述的一种不同尺度页岩沉积旋回的识别划分方法，其特征在于，在步骤S3中，SE注意力机制的实现过程如下：

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的井壁稳定性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种不同尺度页岩沉积旋回的识别划分方法，其特征在于，步骤s2中，bi-lstm采用rnn及其变体lstm对数据信息进行处理，其具有双向...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈宇，周秀玲，王佳瑶，丁奎升，朱雄，吕延军，李秀正，
申请(专利权)人：山东海励智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：