滑动定向钻井工具面预测技术——基于LSTM的预测系统

"工具面状态的预测方法和系统、滑动定向钻井方法和系统与流程" 在油气钻井工程领域，工具面状态的预测方法和系统对于提高滑动定向井眼轨迹控制的效率至关重要。传统的滑动定向钻井过程中，工程师依靠历史数据和经验来预测工具面的变化趋势，但在自动化钻井时，由于缺乏有效的预测机制，工具面控制往往无法达到理想效果。本发明针对这一问题，旨在提供一种能够预测工具面未来运动状态的技术解决方案。 一种基于机器学习的滑动定向钻井工具面状态辨识办法已存在，它利用BP神经网络对工具面状态进行实时监控和辨识，提高了精确度，但未能预测工具面的未来状态或为工程师提供控制参数建议。因此，本发明的目标之一是开发一个能够预测工具面状态的系统。 本发明的预测方法包括以下几个步骤： 1. 收集滑动定向钻井作业中的扭摆系统数据、随钻测量系统数据、录井系统数据和井身数据。这些数据是预测工具面状态的基础。 2. 从收集的数据中选择至少一类作为特征数据，并依据时间戳进行融合，形成时间序列数据集。时间序列分析能捕捉数据间的动态变化模式。 3. 使用时间序列数据集训练LSTM（长短期记忆）神经网络模型。LSTM是处理时间序列数据的理想选择，因为它能够记住过去的信息，同时考虑当前输入，从而预测未来的状态。 4. 在实际操作中，输入当前时刻及前4个时刻的实际工具面、目标工具面、正向扭矩和反向扭矩，通过训练好的LSTM模型预测接下来3个时刻的工具面状态。这种方法增强了控制策略的预见性，有助于优化滑动定向钻井的控制效果。 此外，本发明还可能涉及滑动定向钻井系统，该系统集成上述预测方法，实现对整个钻井过程的智能化控制。通过这样的系统，可以预期工具面的变化，从而更有效地指导钻井作业，提高井眼轨迹的控制精度，减少非计划停机，降低钻井成本。 本发明通过结合实时数据和深度学习技术，提供了对滑动定向钻井工具面状态的预测能力，这不仅提高了钻井效率，还为制定更准确的控制策略提供了支持，对整个油气钻井行业的技术进步具有积极意义。