基于长短期记忆网络和随机森林的井漏预测

蔡艾廷; 苏俊霖; 戴昆; 赵晗; 王嘉义

基于长短期记忆网络和随机森林的井漏预测

蔡艾廷^1,,
苏俊霖^{1, 2, ,},
戴昆³,
赵晗³,
王嘉义³

1.
西南石油大学石油与天然气工程学院, 成都610500
2.
西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室, 成都610500
3.
中国石油天然气集团川庆钻探工程有限公司页岩气勘探开发项目经理部, 成都610051

基金项目: 中国石油-西南石油大学创新联合体科技合作项目“降低长水平段井下复杂与事故的配套技术”（2020CX040201）。

详细信息

作者简介:
蔡艾廷，西南石油大学在读硕士研究生，现在从事钻井复杂风险预测与处理、智能钻井技术研究工作。E-mail：caiaiting123@qq.com

通讯作者:
苏俊霖，教授，现在从事钻井液与完井液技术、钻井复杂风险预测与处理、油田化学处理剂开发研究工作。E-mail：sjlzr2006@163.com。

中图分类号: TE282
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出版历程
- 收稿日期: 2025-05-06
- 修回日期: 2025-06-27
- 网络出版日期: 2025-09-02

Lost Circulation Prediction Based on Long Short-Term Memory Network and Random Forest Algorithm

CAI Aiting^1
,,
SU Junlin^{1, 2
, ,},
DAI Kun³,
ZHAO Han³,
WANG Jiayi³

1.
Petroleum Engineering School, Southwest Petroleum University, Chengdu, Sichuan 610500
2.
State Key Laboratory of Oil and Gas Reservoir Geology and Development, Southwest Petroleum University, Chengdu, Sichuan 610500
3.
Shale Gas Exploration and Development Department, CNPC Chuanqing Drilling Engineering Company Limited, Chengdu, Sichuan 610051

摘要

摘要: 井漏问题是制约钻井安全和效率的关键因素之一，为了实现对井漏风险的准确预测，提出了一种基于长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和随机森林（Random Forest, RF）的井漏预测混合模型。根据算法原理构建LSTM模型、 RF模型和LSTM-RF混合模型，采用相关性分析法选择了14种井漏特征参数，将其输入到3种井漏预测模型中进行训练，分析对比了不同模型的性能和井漏预测准确率。实验结果发现，混合模型在测试集上的均方根误差（RMSE）为0.11、平均绝对误差（MAE）为0.22、决定系数（R²）为0.95，综合准确率达到了84.2%，各项指标显著优于单一模型。此外，利用混合模型进行现场实际应用，成功预测井漏5井次。研究结果表明，LSTM-RF混合模型在井漏预测中综合性能最优，能更精确地预测井漏，为钻井作业过程中的井漏预防和决策提供参考。
- 井漏预测 /
- 特征参数 /
- 长短期记忆网络 /
- 随机森林 /
- 混合模型
Abstract: Lost circulation is one of the key factors restricting drilling safety and efficiency. To realize accurate prediction of lost circulation, a hybrid model for the prediction of lost circulation is presented based on long short-term memory (LSTM) and random forest (RF) algorithm. The LSTM model, the RF model and the LSTM-RF hybrid model are constructed based on algorithm principle. Fourteen lost circulation characteristic parameters are selected using correlation analysis method, and are input into three lost circulation prediction models for training. The performance and lost circulation prediction accuracy of the three models are then analyzed and compared. The experimental results show that the root mean square error (RMSE) of the hybrid model on the test dataset is 0.11, the mean absolute error (MAE) is 0.22, the coefficient of determination (R²) is 0.95, and the overall accuracy reaches 84.2%, each indicator is better than that of the single model. Furthermore, hybrid model has successfully predicted 5 times of lost circulation in field application. The results of this study show that LSTM-RF hybrid model is a model with optimal comprehensive performance in lost circulation prediction, it can predict lost circulation more precisely, and can provide reference for the prevention of lost circulation and for the decision making in drilling operation.
- Lost circulation prediction /
- Characteristic parameter /
- Long short-term memory network /
- Random forest /
- Hybrid model

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图 1 LSTM单元结构图

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图 2 RF算法原理图

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图 3 LSTM-RF混合模型预测流程图

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图 4 不同层位井漏次数占比分布情况

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图 5 漏失段岩性分布情况

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图 6 Y1井蚂蚁追踪预测剖面图

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图 7 Y1井极大似然预测剖面图

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图 8 3种模型预测结果与实际井漏情况对比图

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图 9 3种模型井漏预测准确率

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图 10 Z1井井漏段录井解释结果

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表 1 初步筛除后的特征参数及权重系数

参数名称	标识符	参数单位	权重系数	参数名称	标识符	参数单位	权重系数
标准井深	DEP	m	0.95	出口密度	MWOUT	g/cm³	0.79
大钩高度	HOKHEI	m	0.78	当量密度	MWE	g/cm³	0.87
钻时	DRITIME	min/m	0.90	总池体积	PITTOT	m³	0.88
大钩负荷	HKLD	kN	0.83	钻井液密度	MW	g/cm³	0.90
钻压	WOB	kN	0.91	漏斗黏度	FUNNELV	s	0.79
扭矩	TOR	kN·m	0.88	切力10秒	CF10S	Pa	0.76
转盘转速	RPM	r/min	0.85	切力10分	CF10MIN	Pa	0.79
立管压力	SPP	MPa	0.90	岩性	LITH	无	0.88
入口流量	FLOWIN	L/s	0.88	层位	FORM	无	0.90
入口密度	MWIN	g/cm³	0.78	裂缝	ISCRACK	无	0.85

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表 2 Y1井数据标记结果（部分）

井深（m）	分类	标号	裂缝
3113	极大似然	1	1
3174	蚂蚁追踪	1	1
3274	极大似然	2	1
3535	蚂蚁追踪	2	1
3750	蚂蚁追踪	3	1
3996	极大似然	3	1
4090	蚂蚁追踪	4	1
4458	蚂蚁追踪	5	1
5000	极大似然	4	1
5005	蚂蚁追踪	6	1
5200	蚂蚁追踪	7	1

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表 3 模型参数设置

分类器名称	参数设置	取值大小
LSTM	Learning_rate	0.001
	batch_size	32
	hidden_size	64
RF	n_estimators	100
RF	max_depth	10

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表 4 3种模型的性能评估结果

指标	LSTM 模型	RF模型	LSTM-RF 混合模型
MSE	0.23	0.18	0.11
MAE	0.34	0.26	0.22
R²	0.91	0.92	0.95

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表 5 LSTM-RF模型预测部分统计数据

井号	预测井漏段/m	井漏井深/m	总漏失量/ m³	发生时工况	预测效果
Y1	3174～3184	3179	519.9	钻进	成功
Y2	3083～3093	3088	266	钻进	成功
Y2	3218～3228	3223	34.5	钻进	成功
Y3	2835～2845	2838	55	钻进	成功
Y4	无	3459	8.9	下钻	失败
Y5	3297～3307	3301	97.6	钻进	成功
Y6	2936～2946	2942	107.28	钻进	成功

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表 6 井漏预测应用结果

井号	预测井漏段/m	井漏井深/m	预测效果
Z1	2934～2944	2938	成功
Z2	无	3725	失败
Z3	3214～3224	3219	成功
Z4	3772～3782	3776	成功
Z5	2826～2838	2833	成功
Z6	3149～3159	未发生井漏	失败
Z7	3096～3106	3101	成功

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参考文献(14)

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