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。
蔡艾廷,苏俊霖,戴昆,等. 基于长短期记忆网络和随机森林的井漏预测[J]. 钻井液与完井液,2025,42(6):772-780. doi: 10.12358/j.issn.1001-5620.2025.06.009.