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申请/专利权人：天津中科数软技术开发有限公司
摘要：本发明提供一种基于深度学习起下钻波动压力预测方法；首先收集起下钻工程的历史数据，接着分析波动压力与起下钻录井施工参数之间的关联性，即分析起下钻波动压力产生机理、精确的筛选决定起下钻波动压力大小的地面可监测参数以及分析各个钻井工程参数与波动压力间相关性；然后，使用深度学习网络以及XGBoost梯度提升的改进方法来作为波动压力预测模型；最后，对搭建的波动压力模型进行验证。证明基于深度学习的波动压力预测模型具有极高的准确性，可为起下钻现场安全快速作业提供了参考依据。
主权项：1.一种基于深度学习起下钻波动压力预测方法，其特征在于，包括如下具体步骤：S1.采集钻井参数数据；S2.根据数据预处理规则，对采集到的数据进行缺失值、异常值处理和标准化预处理步骤；S3.根据起下钻波动压力产生机理，分析波动压力的变化；S4.根据静态参数与地面监测的动态参数之间的关联性，筛选决定起下钻波动压力大小的地面可监测参数；S5.根据皮尔逊相关系数分析方法，确定后续模型输入的参数；S6.根据DNN和XGBoost基本原理，建立波动压力预测模型；S7.对模型预测结果进行验证。
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权利要求：
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