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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种深度强化学习驱动的钻井参数智能实时优化方法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：CN120597735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511106261.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种深度强化学习驱动的钻井参数智能实时优化方法是由韩霄松;郑佳策;曹梦萱;常志勇;付加胜设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度强化学习驱动的钻井参数智能实时优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种深度强化学习驱动的钻井参数智能实时优化方法，属于钻井优化技术领域，其技术要点是：包括以下步骤：步骤一：钻速预测模型构建；步骤二：决策过程建模，决策过程为选择一组参数组合，使其取得最佳钻速，在每一个需要决策的时刻只选择一个参数，MDP被表示为一个五元组；逐个决策每一个钻井参数，其输入为上一个决策参数与钻井数据；步骤三：整体框架结构，在每个时间步，从环境中得到状态输入Agent中获取动作与当前策略的对数概率用于算法后续策略更新，具有实现了对钻压、扭矩和转速参数的优化的优点。

本发明授权一种深度强化学习驱动的钻井参数智能实时优化方法在权利要求书中公布了：1.一种深度强化学习驱动的钻井参数智能实时优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：钻速预测模型构建，收集钻井的历史作业数据，进行清洗后采用相关性分析数据分析手段提取出具有高相关性的参数作为预测模型的输入数据构建XGBoost模型； 步骤二：决策过程建模，决策过程为选择一组参数组合，使其取得最佳钻速，在每一个需要决策的时刻只选择一个参数，MDP被表示为一个五元组，其中表示有效动作的集合，表示对第个参数进行设置操作，的取值范围即动作空间，根据钻压、钻速及扭矩的物理定义，其取值范围为非负数； 逐个决策每一个钻井参数，其输入为上一个决策参数与钻井数据，其输出为分布，在每个时间步的参数选择完成后，将参数输入到预测模型中生成预测钻速并计算奖励函数，通过RL算法更新Agent的参数； 步骤三：整体框架结构，在每个时间步，从环境中得到状态输入Agent中获取动作与当前策略的对数概率用于算法后续策略更新，之后从所表示的分布中抽样出一个具体的参数，将输入到预测模型中获取预测钻速，获取钻速后环境给出奖励和下一步状态并更新结束标识，当前时间步的决策流程完成，将元组存入经验回放缓冲池； 所述步骤一中的XGBoost模型进行模型评估，若表现不优秀则调整参数直至表现优秀； 所述步骤一中相关性分析数据分析手段采用皮尔逊相关系数进行数据相关性分析，系数范围从-1到1，值接近1或-1则表示这两个变量之间有较强线性关系； 所述步骤二中还包括添加了一个数值上限，为实际情况中机器所能达到的最大钻压、转速及扭矩，即动作空间为，是从Agent输出的分布采样的； 所述步骤二中的表示有效状态的集合，在时刻的状态为钻井数据和上次输出的分布的拼接，即，其中表示钻井数据，为上次决策的分布参数； 所述步骤二中的表示奖励函数，奖励函数被设置为预测钻速与原始钻速的差值，即，为优化前实际钻速，在序列决策的中间步，即的时候，使用钻速的期望来代替。

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