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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利一种基于物理约束的井筒压力智能控制方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114737948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210222947.1，技术领域涉及：E21B47/00；该发明授权一种基于物理约束的井筒压力智能控制方法及装置是由祝兆鹏;宋先知;姚学喆;李根生;黄中伟;段世明;胡晓丽;余簿文设计研发完成，并于2022-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理约束的井筒压力智能控制方法及装置在说明书摘要公布了：本文提供了一种基于物理约束的井筒压力智能控制方法及装置，方法包括：获取在钻井的控压钻井数据；根据在钻井的控压钻井数据及节流阀开度调节模型的输入参数，构建输入向量，节流阀开度调节模型利用约束条件、神经网络及完钻参考井的历史控压钻井数据训练，约束条件由约束参数与节流阀开度的关联关系建立；将输入向量输入至节流阀开度调节模型中，得到预测节流阀开度；将预测节流阀开度输入至及井底压力计算模型中，得到预测计算井底压力；判断预测计算井底压力与目标井底压力之差是否在预设范围内，若否，则更新输入向量，返回执行预测过程，若是，则按照预测节流阀开度调节节流阀。本文能够有效提高节流阀开度调节模型的稳定性和泛化能力。

本发明授权一种基于物理约束的井筒压力智能控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于物理约束的井筒压力智能控制方法，其特征在于，包括： 获取在钻井的控压钻井数据； 根据所述在钻井的控压钻井数据及节流阀开度调节模型的输入参数，构建输入向量，其中，所述输入参数包括节流阀开度的约束参数及非约束参数，所述非约束参数至少包括目标井底压力、计算井底压力、垂深及钻井液黏度；所述节流阀开度的约束参数包括：井底压力误差、钻井液流量及钻井液密度； 执行如下预测过程：将所述输入向量输入至节流阀开度调节模型中，得到预测节流阀开度；将所述预测节流阀开度输入至及井底压力计算模型中，得到预测计算井底压力； 判断所述预测计算井底压力与目标井底压力之差是否在预设范围内，若否，则更新所述输入向量，继续执行所述预测过程，若是，则按照所述预测节流阀开度调节节流阀； 其中，所述井底压力计算模型为环空多相流机理模型； 其中，所述节流阀开度调节模型训练过程包括： 根据完钻参考井的历史控压钻井数据，构建多组样本数据，每组样本数据包括输入参数值及对应调控后节流阀开度真实值； 将所述节流阀开度的约束参数及非约束参数作为输入，将调控后节流阀开度作为输出，建立神经网络模型； 根据样本数据及所述神经网络模型，构建误差损失函数； 根据节流阀开度的约束参数与节流阀开度的关联关系，建立约束条件； 根据所述误差损失函数及约束条件，求解所述神经网络模型中的参数； 其中，根据节流阀开度的约束参数与节流阀开度的关联关系，建立约束条件包括： 基于井筒环空多相流动机理和或节流阀开度的约束参数与节流阀开度的变化规律，确定各节流阀开度的约束参数与节流阀开度的关联关系； 利用所述神经网络模型的节流阀开度的数学表达式，将各节流阀开度的约束参数与节流阀开度的关联关系转换为不等式约束条件。

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