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申请/专利权人：中国石油大学(华东)

摘要：本发明属于油气钻井技术领域，公开了一种基于LSTM‑BP算法的井筒ECD剖面预测方法，包括如下步骤：S1、选取高相关性特征；S2、将已钻井和或正钻井已钻部分每隔N米取一个深度点，计算每个深度点的修正系数Kj；S3、基于高相关性特征、地层温度、钻柱尺寸、井眼尺寸、排量、钻井液类型、钻头类型和修正系数Kj构建样本集；S4、采用样本集训练LSTM‑BP模型；S5、采用S4训练好的模型预测钻至正钻点时井筒的修正系数集；S6、基于修正系数集预测钻至正钻点时的井筒ECD剖面。本发明充分挖掘了井筒压力剖面与测井、录井资料及井身、钻具等数据之间的复杂映射关系，充分考虑了钻井过程中的时变性特征对ECD剖面的影响，实现了正钻点的压力剖面的实时预测。

主权项：1.一种基于LSTM-BP算法的井筒ECD剖面预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、从已钻井和或正钻井已钻部分的录井数据、测井数据中选取与ECD实测值相关性高的数据作为高相关性特征；S2、将所述已钻井和或正钻井已钻部分每隔N米取一个深度点，计算每个深度点的修正系数Kj： （Ⅰ）；式（Ⅰ）中，Kj为第j个深度点的修正系数，无量纲；为第j个深度点的ECD实测值，gcm3；ESDj为第j个深度点的当量静密度，gcm3；为传统水力学模型计算的第j个深度点的附加当量循环密度，gcm3；j取值为1,2,3……i，i为深度点的总个数；S3、将第j个深度点的高相关性特征以及第j个深度点的地层温度、钻柱尺寸、井眼尺寸、排量、钻井液类型和钻头类型作为输入集，将第j个深度点的修正系数Kj作为输出集，构建第j个深度点的矩阵，所述i个深度点的矩阵构成样本集；S4、采用所述样本集对LSTM-BP模型进行训练并验证后得到井筒ECD修正系数预测模型；S5、将钻至正钻点时井深M处的高相关性特征、地层温度、钻柱尺寸、井眼尺寸、排量、钻井液类型、钻头类型输入到所述井筒ECD修正系数预测模型中，输出钻至正钻点时井深M处的修正系数Kc，M取值为0m至正钻点深度；S6、采用步骤S5预测出钻至正钻点时井口至正钻点处所有井深位置分别对应的修正系数Kc，得到钻至正钻点时井筒的修正系数集；S7、基于步骤S6得到的钻至正钻点时井筒的修正系数集，预测钻至正钻点时的井筒ECD剖面； Ⅱ；式Ⅱ中，ECDc为钻至正钻点时井深M处对应的井筒ECD剖面上的ECD值，gcm3；ESDc为井深M处的当量静密度，gcm3；Pac为井深M处的环空压耗，MPa；为井深M处的垂深，m；g为重力加速度，取值为9.8ms2。

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