基于堆叠集成模型的孔隙压力实时预测方法技术

本发明专利技术公开基于堆叠集成模型的孔隙压力实时预测方法，包括收集研究区块已钻井的录井数据和电缆地层测试结果；使用贝叶斯算法反演全局最优Eaton指数；结合dc指数法和Eaton法计算孔隙压力当量密度，建立数据集；根据训练集和测试集的数据分布特征以及特征重要性排序进行输入参数组合的优选；构建基于堆叠集成框架的机器学习模型；对基学习器和元学习器进行优选，再使用贝叶斯优化算法对优选后的模型超参数进行优化；根据测试集对优化后的模型的预测性能和泛化能力进行测试，并进行模型预测结果评估。本发明专利技术通过堆叠集成策略，将多个模型进行优势集成，并且使用贝叶斯算法对模型超参数进行优化，能够实现孔隙压力剖面的准确、实时预测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及基于堆叠集成模型的孔隙压力实时预测方法，属于石油勘探开发。

技术介绍

1、孔隙压力是指地层孔隙空间内的流体压力，主要受沉积环境、成岩作用和水动力演化的影响。作为表征地层性质的关键参数，准确预测孔隙压力对于优化钻井液密度、避免井壁失稳以及优化水力压裂设计至关重要。

2、孔隙压力预测方法一般分为钻前预测、钻中预测和钻后评估三类。钻前预测主要依靠地震层速度进行孔隙压力预测，从而帮助钻井设计。但由于地震数据分辨率有限，该方法无法捕获局部压力异常，且其准确性受到地震数据质量的限制，给预测带来了很大的不确定性。钻后评估的目的是利用从已完钻井中获得的一系列数据来完善进行孔隙压力估算，从而辅助新井的钻前预测工作。其中，基于测井解释的方法最为常用。虽然这种方法能够提供相对准确的孔隙压力预测值，但其本质上仅限于已经完钻的井，在钻井过程中，这些方法通常依赖于随钻测井数据，而这些数据并不是每口井都有的。随钻预测能够实时监测孔隙压力，为现场决策提供支持，降低作业风险。常用方法包括dc指数法、西格玛对数法和机械比能法。这些方法利用钻速、钻压、扭矩等地面录井数本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于堆叠集成模型的孔隙压力实时预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于堆叠集成模型的孔隙压力实时预测方法，其特征在于，所述地面录井数据包括井深、垂深、机械钻速、钻压、大钩载荷、转速、扭矩、立管压力、钻井液密度、总含气量、钻头进尺、钻进时间、钻井液流入流量、钻井液流出流量、大钩高度、泵入时间。

3.根据权利要求1所述的基于堆叠集成模型的孔隙压力实时预测方法，其特征在于，所述步骤2的具体过程为：

4.根据权利要求3所述的基于堆叠集成模型的孔隙压力实时预测方法，其特征在于，所述步骤S21中的计算公式为：>

5.根据权利...

【技术特征摘要】

1.基于堆叠集成模型的孔隙压力实时预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于堆叠集成模型的孔隙压力实时预测方法，其特征在于，所述地面录井数据包括井深、垂深、机械钻速、钻压、大钩载荷、转速、扭矩、立管压力、钻井液密度、总含气量、钻头进尺、钻进时间、钻井液流入流量、钻井液流出流量、大钩高度、泵入时间。

3.根据权利要求1所述的基于堆叠集成模型的孔隙压力实时预测方法，其特征在于，所述步骤2的具体过程为：

4.根据权利要求3所述的基于堆叠集成模型的孔隙压力实时预测方法，其特征在于，所述步骤s21中的计算公式为：

5.根据权利要求3所述的基于堆叠集成模型的孔隙压力实时预测方法，其特征在于，所述步骤s22中的计算公式为：

6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：马天寿，张东洋，李枝林，刘阳，杨赟，彭炽，许红林，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：