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龙图腾网获悉广州海洋地质调查局申请的专利基于网络优化的钻井事故预测方法、装置、设备及介质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：CN119646564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411587473.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于网络优化的钻井事故预测方法、装置、设备及介质是由张辉;巫鹏程;张伙带;李刚;李锐;李昊;余杭涛;肖奕楠;黄钰峰;谢旭辰;王刚龙设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于网络优化的钻井事故预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于网络优化的钻井事故预测方法、装置、设备及介质，通过基于多个种群，每个种群沿着不同方向进化，种群内的进化和已有工作保持一致，引入了种群之间的交流，从而提升了求解效率。本发明提出了基于BP神经网络的钻井事故预测方法，依托于BP神经网络，显著增强了事故预警的智能化水平；提出了基于多种群的方法搜索BP神经网络最优参数，增强了全局搜索能力，提升了预警的精准度；提出了多种群的选择算子、交换算子和交叉算子，改善了已有遗传算法的不足，可广泛应用于数据处理技术领域。

本发明授权基于网络优化的钻井事故预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于网络优化的钻井事故预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取钻井数据，基于所述钻井数据整理得到测试集和验证集；所述钻井数据包括钻井特征数据和钻井事故类型；其中，所述钻井特征数据包括岩性、孔径、孔隙度、孔隙压力、破裂压力、剪切应力、凝胶强度、泵压、钻头转速、原生裂缝方向、水泥浆密度、钻井液密度、入口流量、出口流量、泵排量； 将预设神经网络作为第一神经网络；所述预设神经网络的网络拓扑结构基于所述钻井特征数据的特征数量预设得到； 初始化种群部落；将所述种群部落作为第一部落；所述第一部落包括第一数量的种群，每个所述种群包括第二数量的个体，所述个体包括与所述第一神经网络的所述网络拓扑结构对应的网络参数，所述第二数量表征预设区间内的随机数；所述第一部落的每个种群设置有进化概率，所述进化概率包括交叉概率和变异概率中的至少一种； 遍历所述第一部落中每个所述种群的所有所述个体，进而通过所述测试集处理得到所述第一神经网络应用每个所述个体的所述网络参数对应的第一预测正确率；获取所述第一部落中最大的所述第一预测正确率作为目标正确率，当所述目标正确率大于第一阈值，将所述目标正确率对应的所述个体作为目标个体，否则，基于每个所述种群的所述进化概率对相应的所述种群进行第一进化处理，得到第二部落； 遍历所述第二部落中每个所述种群的所有所述个体，进而通过所述测试集处理得到所述第一神经网络应用每个所述个体的所述网络参数对应的第二预测正确率；基于所述第二预测正确率结合预设的部落选择算子从所述第二部落中每个所述种群获取选择个体，根据所述选择个体对所述第二部落进行所述种群之间的第二进化处理，得到第三部落； 将迭代次数加1；当所述迭代次数达到迭代阈值，根据最后一次迭代得到的所述第三部落确定目标个体；否则，将所述第三部落作为所述第一部落，然后返回执行所述遍历所述第一部落中每个所述种群的所有所述个体的步骤；其中，所述迭代次数初始为0； 通过所述验证集处理得到所述第一神经网络应用所述目标个体的所述网络参数对应的第四预测正确率，当所述第四预测正确率大于第二阈值，将所述目标个体的所述网络参数应用到所述第一神经网络作为目标神经网络；否则，调整所述第一神经网络的所述网络拓扑结构，得到第二神经网络，将所述迭代次数重置为0，将所述第二神经网络作为所述第一神经网络，然后返回执行所述初始化种群部落的步骤； 通过所述目标神经网络根据待预测钻井数据进行钻井事故预测，得到钻井预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州海洋地质调查局，其通讯地址为：510000 广东省广州市南沙区环市大道南25号南沙科技创新中心A4栋2楼208-218房；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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