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龙图腾网获悉中国石油天然气股份有限公司申请的专利一种基于机器学习的井底钻井参数监控及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：CN116446843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202210009650.7，技术领域涉及：E21B47/00；该发明授权一种基于机器学习的井底钻井参数监控及优化方法是由吴宝成;田龙;路宗羽;徐生江;蒋振新;科迪丽娅·帕力哈提设计研发完成，并于2022-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的井底钻井参数监控及优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于机器学习的井底钻井参数监控及优化方法，属于石油地质勘探钻井技术领域。本发明通过钻井工程的软杆模型来准确拟合井底钻头钻压及钻头扭矩，然后通过机器学习算法来自适应地判断井底机械比能是否出现真正的异常情况，并据此结合工程业务逻辑进行准确的井下异常状态识别及处理方法。本发明通过对kmeans、LDA和SOS多项判断算法进行综合评定实时钻井过程中是否出现能量耗散的异常情况，并完整的运用MSE决策树流程来进行钻井参数优化，实现将异常情况判断成功率提高到实际工程可信赖的程度。

本发明授权一种基于机器学习的井底钻井参数监控及优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的井底钻井参数监控方法，其特征在于，包括如下步骤： 针对每一组新收到的综合录井数据，通过钻机状态算法，计算当前的钻头钻压和钻头扭矩，所述综合录井数据包括悬重、机械转速、入口流量、泥浆密度和立管压力； 根据当前的钻头钻压、钻头扭矩、钻头转速以及机械钻速，获取当前时刻的井底机械比能MSEDH； 将当前获得的MSEDH值存入分析数据池中，通过机器学习算法判断当前分析数据池中的MSEDH与地层岩石三轴抗压强度比值是否出现了偏离原始均线的情况； 如果判断当前MSEDH出现偏差，则进行工程分析判断，结合工程判断参数，采用计算得到的井底机械能比决策树方法，调用机器学习算法遍历各工程判断参数，所述工程判断参数包括钻头泥包风险指数、粘滑指数和涡动严重度，判断各工程判断参数是否发生异常，可能发生对应的风险；所述机器学习算法具体包括：通过kmeans算法进行初步判断MSEDH是否存在多状态分布，然后根据LDA算法或SOS算法判断异常趋势特点； 其中，钻头钻压和钻头扭矩通过如下方法获取： 通过软杆模型进行迭代反算，直至使得软杆模型计算得到的地面钻压和地面扭矩与实测录井数据一致时，得到软杆模型校正后的钻头钻压和钻头扭矩； 通过软杆模型进行迭代反算，得到软杆模型校正后的钻头钻压和钻头扭矩，具体包括如下步骤： 假设钻头钻压初始猜测值为0，钻头扭矩初始猜测值为0； 重复如下过程，直到计算得到的地面钻压及地面扭矩与实测值收敛，此时所对应的钻头钻压和钻头扭矩为准确值： 根据软杆模型反推计算得到地面钻压和地面扭矩； 根据实际测得地面钻压和地面扭矩获得地面计算值之差，并将其附加至钻头钻压和钻头扭矩。

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