基于机器学习模型的斜井坍塌压力预测方法

摘要：

坍塌压力是优化钻井液密度、维持井壁稳定的重要基础参数,对保障油气井安全高效钻井具有重要作用.为了解决传统坍塌压力预测方法存在的计算过程繁琐、预测精度较低等问题,采用随机森林、多项式回归等 4 种机器学习模型,建立了斜井坍塌压力机器学习预测方法,利用参数随机采样和传统解析模型生成了训练样本,优选了最佳模型,优化了训练样本数量、神经网络结构和模型超参数,并以Z-1 井为例验证了该预测方法的可靠性和准确性.研究结果表明:①优化的多层感知机模型预测性能最好,在验证集和测试集均表现出较好的预测能力;②该模型能准确预测不同井段的坍塌压力剖面,与测井解释结果相比,Z-1 井直井段、斜井段和水平段坍塌压力预测的平均绝对误差小于 0.0073 g/cm3、均方根误差小于 0.0138 g/cm3、平均绝对百分比误差小于 0.7711%、决定系数大于 0.9505;③该模型能够准确预测任意深度斜井的坍塌压力,Z-1 井在 3 个深度处的坍塌压力半球投影图预测最大相对误差小于 1.97%、决定系数大于 0.9876.结论认为,该方法能够准确预测给定参数范围内任意斜井的坍塌压力,并能捕捉坍塌压力随井斜和方位的变化规律,对于保持斜井和水平井井壁稳定保障油气安全高效开发具有重要技术支撑作用.

关键词：井壁稳定、坍塌压力、机器学习、斜井、多层感知机、预测方法

所属期刊栏目：43

分类号：TE2;TP391;P631.84

资助基金：四川省杰出青年科技人才项目2020JDJQ0055

在线出版日期：2023-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：119-131