人工智能钻速预测：数据有效性下限研究

本文主要探讨了"基于人工智能的钻速预测模型数据有效性下限分析"这一主题。钻速预测作为钻探工程中的关键环节，对于优化钻探工艺、降低成本以及实现科学钻探具有重要作用。随着人工智能技术的发展，特别是深度学习算法如BP神经网络在钻速预测中的广泛应用，预测精度得到了显著提升。然而，这些模型的高效运行依赖于大量的数据输入。 研究者针对中国南海10口井的21917条实际钻探数据进行了深入分析，将所有输入参数分为高、中、低三种相关性类别。通过逐个引入参数构建预测模型并比较预测精度，发现当引入足够的参数时，无论是哪种相关性的参数都能建立出预测精度高达85%以上的模型。这表明，参数的相关性程度对数据需求量有直接影响，相关性越高的参数可以减少建模所需的最小数据量。 文章进一步探讨了取样间隔对预测模型精度的影响。结果表明，随着取样间隔的增大，预测模型的准确性会逐渐降低，这揭示了一个关于数据有效性的临界点。在数据维度和取样精度达到最低限制的情况下，基于高、中、低相关性参数的BP神经网络模型依然能展现出较高的预测精度，这为实际应用中确定最小数据需求提供了有价值的信息。 此外，文章还强调了文献分类号P634.9，表明该研究属于地质工程领域；文献标识码A暗示了文章已通过学术审查；文章编号2096-9686（2021）03-0021-10则指定了刊载的期刊和发表时间。这项研究为人工智能在钻速预测中的实际运用提供了一种数据有效性的理论指导，对于提高钻探效率和降低成本具有实践意义。