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申请/专利权人：西南石油大学

摘要：本发明公开了一种超深裂缝性储层承压堵漏体系智能设计方法，属于漏失控制技术领域。本发明包括基于机器学习和多任务学习建立高精度的堵漏配方预测模型，然后建立以承压能力和累计漏失量为目标函数的堵漏配方特征参数筛选数学模型，通过对该数学模型求解得到堵漏配方特征参数，最后，根据特征参数匹配堵漏材料，由此确定堵漏配方。本发明基于机器学习来设计堵漏配方，有助于提高决策的准确性和速度，其设计的堵漏配方一次堵漏成功率高，反应迅速，操作便捷，能够提高钻井过程中钻井液漏失的堵漏效率，减少井漏造成的时间成本和经济损失，同时，本发明的预测模型中考虑了裂缝宽度对堵漏效果的影响，具有很强的适应性和广泛的应用范围。

主权项：1.一种超深裂缝性储层承压堵漏体系智能设计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、确定堵漏配方封堵性能的评价指标和与所述评价指标相关的特征参数，其中，所述评价指标包括堵漏配方在某一裂缝宽度条件下的承压能力和累计漏失量，所述特征参数包括确定堵漏配方封堵性能时的裂缝宽度和堵漏配方特征参数；S2、收集各配方的所述评价指标和所述特征参数作为数据集，基于多任务学习的机器学习模型训练得到堵漏配方预测模型，所述堵漏配方预测模型用于通过所述特征参数预测堵漏配方的所述评价指标；S3、确定漏失井的漏失类型，以承压能力和累计漏失量为目标建立堵漏配方特征参数筛选数学模型；所述堵漏配方特征参数筛选数学模型的目标函数为f＝Maxw1Y1-1-w1Y2式中，f为目标值，Max表示对括号中的函数取最大值；Y1为承压能力；Y2为累计漏失量；w1为承压能力的评价权重，其中，诱导破裂型漏失取0.4，裂缝扩延型漏失取0.5，天然裂缝型漏失取0.7；所述堵漏配方特征参数筛选数学模型的约束条件包括：Y1,Y2＝MXximin≤xi≤ximax,xi∈X其中，M为堵漏配方预测模型；xi为堵漏配方x中第i特征参数的数值，X为堵漏配方x的特征参数的集合；ximax、ximin分别为第i特征参数的上限和下限；S4、将所述漏失井的裂缝宽度代入所述堵漏配方特征参数筛选数学模型并求解，获得所述堵漏配方特征参数；S5、基于所述堵漏配方特征参数确定所述漏失井的堵漏配方。

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百度查询： 西南石油大学 一种超深裂缝性储层承压堵漏体系智能设计方法