摘要：钻井机械钻速的准确预测可辅助油气井钻井前科学配置资源，对制订更加合理的钻井作业方案以及钻井提效、降本增效具有重要现实意义。智能化预测钻井机械钻速已成为行业研究热点，为解决常规智能模型在不同井间迁移能力较差的问题，在对综合录井数据进行降噪、补全等预处理的基础上，利用钻井专业知识构造约束条件，引入了域对抗神经网络（DANN），建立了机械钻速模型在不同井间的迁移机制，结合滑动窗口、增量更新与实时录井数据，形成了机械钻速模型随井下工况的实时更新方法。研究结果表明：(1)数据层约束和网络层约束均可提高智能模型的精度与稳定性，且双机理约束下的BP模型相比于普通BP模型预测精度明显提高；(2)基于域对抗神经网络的机械钻速预测模型可有效地将邻井（源域）数据知识迁移到测试井（目标域）；(3)基于增量学习算法建立的双滑动窗口数据更新机制，使模型实时适应地下钻进环境变化，预测精度和泛化能力进一步提升；(4)机理约束、迁移训练与实时更新对模型泛化性能的强化作用具有叠加效应，新井机械钻速预测平均相对误差降低至20.2%。结论认为，建立的机械钻速预测模型及迁移方法相较于传统钻速预测模型，具有更好的迁移性和更高的准确度，减少了迁移过程中重复训练时间，为机械钻速智能预测提供了新的思路和方向。

关键字：机械钻速;机理约束;域对抗神经网络;迁移学习;增量更新;模型泛化

ISSN号：1000-0976

卷、期、页：卷44期9:179-189

发表日期：2024-09-23

期刊分区（SCI为中科院分区）：无

收录情况：EI（工程索引）,地学领域高质量科技期刊分级目录（国内T1）,北大中文核心期刊

发表期刊名称：天然气工业

参与作者：李永钊,柯迪丽娅·帕力哈提

通讯作者：朱林,王超尘

第一作者：祝兆鹏,宋先知,张仕民,张诚恺

论文类型：期刊论文

论文概要：祝兆鹏,朱林,宋先知,李永钊,张仕民,柯迪丽娅·帕力哈提,张诚恺,王超尘，机理约束下钻井机械钻速智能预测泛化方法，天然气工业，2024，卷44期9:179-189

论文题目：机理约束下钻井机械钻速智能预测泛化方法