基于神经网络模型的钻井作业期间风险识别探索

• 作者: 冮鹏 韩亮 耿立军
• 来源期刊: 石化技术
• 关键词: 神经网络 钻井 风险识别
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 技术研究
• 页码范围: 113-114,241
• 页数: 3页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-0235.2022.03.051

摘要

针对渤海油田A区块钻井作业期间起下钻过程中的风险识别问题,应用大数据手段,获取了该区域100余口井钻井数据,通过对各类机器学习模型对比,优选神经网络模型作为起下钻期间风险评价模型建立的理论基础,编写神经网络训练脚本,针对憋压憋扭、起钻遇卡、下钻遇卡、划眼遇卡和倒划眼遇卡等五类复杂情况开展训练与测试,结合井史数据显示模型精度较高,适应性较好.