一种基于深度学习的随钻测井数据滞后补偿方法技术

本发明专利技术提出了一种基于深度学习的随钻测井数据滞后补偿方法，通过结合钻井工程数据和历史随钻测井数据，提升了对滞后的随钻测井数据的预测精度。该方法利用基于自注意力机制的编码器‑解码器神经网络模型，结合钻井工程特征对滞后的随钻测井数据做出预测，并通过卷积层提升预测精度。结果表明，使用本方法对随钻测井数据中的伽马曲线进行预测，在30米预测范围内的均方根误差低于0.589，平均绝对百分比误差低于1.587。有效解决了随钻测井数据的滞后问题，降低了复杂地层条件下的作业风险，能够帮助实时优化钻井策略，提升钻井过程的安全性和效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及石油工程，特别是钻井过程中的随钻测井数据滞后的预测补偿方法.

技术介绍

1、在石油工程领域，科技创新体现在石油工程关键技术创新和应用上，通过加强核心技术攻关，人工智能、大数据、云计算等技术交叉融合创新，实现生产方式的革命性改变，提高了勘探开发效率和质量，降低油气生产成本。钻井作为石油和天然气资源勘探开发的关键环节，在石油勘探和油田开发中起着至关重要的作用.目前，结合人工智能，提高钻井效率、降低钻井成本，已成为当前石油工程领域的核心关注点和研究热点。

2、随钻测井技术是一种重要的录井技术，将自然伽马探测仪、声波发射器等随钻测井仪器放置在不具磁性的钻铤内部或者钻头上部，利用信号转换器将脉冲信号或电磁波等转化为数字信号后实时传送至地面接受器，在计算机上形成曲线，对复杂油气层的作出评价。然而，受限于随钻测井设备的物理结构和井下复杂环境，随钻测井数据存在一定的时延性和局部缺失问题，这种数据的时效性滞后与空间分辨率不足，往往影响油气层评价的准确性和及时性，进而制约了钻井决策的科学性与勘探开发效率的提升。

3、相比之下，钻井过程中产本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的随钻测井数据滞后补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1)中，钻井工程参数包括：深度、井底深度、机械钻速、DC指数、大勾载荷、泥浆流入速率、钻井液侵入指数、储层容量、立管压力、钻头压力、钻进时间、泥浆流出速率、泥浆密度、总质量分析、钻井液温度、转速、总质量指数、钻压变化率；随钻测井数据包括：重力位移、声波测量、电阻率、伽马射线、岩石密度、中子孔隙度、井眼稳定性。

3.根据权利要1所述的方法，其特征在于，所述步骤2)中的数据预处理和划分数据集具体流程包括：

4.根据权利要求1所述的方...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的随钻测井数据滞后补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1)中，钻井工程参数包括：深度、井底深度、机械钻速、dc指数、大勾载荷、泥浆流入速率、钻井液侵入指数、储层容量、立管压力、钻头压力、钻进时间、泥浆流出速率、泥浆密度、总质量分析、钻井液温度、转速、总质量指数、钻压变化率；随钻测井数据包括：重力位移、声波测量、电阻率、伽马射线...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘烨，钱晓东，
申请(专利权)人：西安石油大学，
类型：发明
国别省市：