钻探率的透预测基于CBT-LSTM神经网络
Kai Bai1,2, Siyi Jin2, Zhaoshuo Zhang2
1Hubei Key Laboratory of Drilling and Production Engineering for Oil and Gas, Yangtze University, Wuhan 430100, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|November 9, 2024
概括
这项研究引入了一种新的CBT-LSTM模型,用于准确的实时透率 (ROP) 预测. 该模型通过整合2D-CNN,BiLSTM和注意力机制来提高钻探效率,以获得卓越的特征提取和时间分析.
科学领域:
- 石油工程是石油工程中的一个.
- 人工智能在钻井中的应用
- 机器学习用于地表分析
背景情况:
- 由于地下不确定性和复杂的数据,实时透率 (ROP) 预测具有挑战性.
- 现有的模型在特征提取和理解钻探数据中的双向时间动态方面扎.
研究的目的:
- 开发一个改进的长短期记忆 (LSTM) 神经网络模型,用于准确的ROP预测.
- 通过先进的预测能力来增强实时钻井操作.
主要方法:
- 提出了CBT-LSTM模型,集成2D-CNN用于特征提取,BiLSTM用于时间分析,以及时间模式注意力机制 (TPA).
- 采用萨维茨基-戈莱过器进行无效化,相关系数和PCA用于特征选择,以及用于时间序列转换的滑动窗口.
- 利用超参数优化的搜索方法,并引入噪声来测试模型的稳定性.
主要成果:
- 通过CBT-LSTM实现了卓越的性能,MAE为0.0295,MAPE为0.0357,RMSE为9.3101%,R2为0.9769.
- 该模型表现出强大的性能,带来了噪音和强大的泛化能力,在其他井上达到0.95的R2.
- 在预测准确度上显著超过其他神经网络模型.
结论:
- CBT-LSTM模型为钻井操作中的实时ROP预测提供了一种新且有效的解决方案.
- 这一进步有助于钻探工程师更好地进行运营规划,并减少钻探周期时间.
- 突出了综合深度学习方法对复杂的地下挑战的潜力.
