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申请/专利权人：中海石油(中国)有限公司;中海石油(中国)有限公司天津分公司
摘要：本发明公开了一种基于钻井多工况的钻井异常状态智能识别方法，包括以下步骤，拆分钻井工况为多个钻井状态；数据自动清洗，通过滤波算法进行异常值自动平滑处理；构建钻井工况‑状态识别模型，调整为大数据驱动的自适应阈值；筛选关键录井参数；建立不同钻井工况‑状态模型库；融合时序注意力网络；建立异常解释模块。本发明基于钻井全过程的工况识别、智能模型对于风险表征的捕捉，使异常状态识别结果具有可解释性，可有效预测未来可能发生的钻井风险，能够在早期识别并解释异常工况，有效避免后续钻井事故的发生。解决了钻井风险预测方法时效性差，可解释性差、稳定性欠佳的问题，从而更合理更明确地解决钻井风险相关问题，助力安全优快钻井。
主权项：1.一种基于钻井多工况的钻井异常状态智能识别方法，其特征在于：包括以下步骤，S1：拆分钻井工况为多个钻井状态；S2：数据自动清洗，通过滤波算法进行异常值自动平滑处理；S3：构建钻井工况-状态识别模型，调整为大数据驱动的自适应阈值；S4：筛选关键录井参数；S5：建立不同钻井工况-状态模型库；S6：融合时序注意力网络；S7：建立异常解释模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中海石油(中国)有限公司 中海石油(中国)有限公司天津分公司 一种基于钻井多工况的钻井异常状态智能识别方法
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