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申请/专利权人：中国石油集团长城钻探工程有限公司;中国石油天然气集团有限公司

摘要：本发明提供一种水平井环空岩屑浓度预测方法及装置、存储介质，该方法包括：按井斜角对水平井进行分段；根据原始录井数据确定水平井各段的岩屑浓度影响参数；建立各段对应的岩屑浓度影响参数与岩屑浓度的非线性预测函数；利用所述预测函数对水平井环空岩屑浓度进行预测。利用本发明方案，可以提高环空岩屑浓度预测的准确性和适应性。

主权项：1.一种水平井环空岩屑浓度预测方法，其特征在于，所述方法包括：按井斜角对水平井进行分段；根据原始录井数据确定水平井各段的岩屑浓度影响参数；建立各段对应的岩屑浓度影响参数与岩屑浓度的非线性预测函数；利用所述预测函数对水平井环空岩屑浓度进行预测；其中，所述按井斜角对水平井进行分段包括：按井斜角0-30°、30-65°和65+°对水平井进行分段；其中，所述根据原始录井数据确定水平井各段的岩屑浓度影响参数包括：获取水平井各段的原始录井数据；根据所述原始录井数据生成维标准化样本矩阵，；确定所述维标准化样本矩阵的相关系数矩阵；根据所述相关系数矩阵得到个特征向量；利用所述个特征向量和所述相关系数矩阵，确定多个主成分作为岩屑浓度影响参数；其中，建立岩屑浓度影响参数与岩屑浓度的非线性预测函数包括：获取对应所述岩屑浓度影响参数的样本数据；对所述样本数据进行归一化处理，得到处理后的样本数据；利用所述处理后的样本数据训练BP神经网络模型，所述BP神经网络的输入节点为所述多个主成分对应的特征向量，输出为岩屑浓度预测结果；所述BP神经网络隐含层各神经元的输入函数和输出函数分别为： ； ；其中，为输入函数，为输出函数；为输入参数，为权重，为偏置值，表示的分布函数；输出层为岩屑浓度预测结果，输出层神经元函数值为： 其中，为权重值，为偏置值，其初始值随机确定，后续根据采用的算法自动调整；设置训练样本数据的总误差函数为： 其中，是总误差值；是标准数据期望输出值；是实际输出值，P表示主成分个数，L表示隐含层节点数。

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