融合钻头磨损与预训练机制的机械钻速预测方法研究

来源：石油科学通报杂志2025年第5期北京时间：

作者：孟翰, 张振鑫, 韩雪银, 林伯韬, 金衍

单位：1 中国石油大学(北京)人工智能学院，北京 1022492 中国石油大学(北京)石油工程学院，北京 1022493 中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司，天津 300450

摘要：机械钻速的预测对于优化钻井参数、提升钻井效率和节约钻井成本具有重要意义。尽管智能算法在机械钻速预测中取得了较好的效果，但现有方法普遍忽视钻头磨损状态对机械钻速的影响。针对这一技术瓶颈，本文提出了一种耦合钻头磨损的机械钻速预测模型，通过构建钻头磨损系数预测与理想钻速预测的双层神经网络架构，实现了钻井参数、磨损状态与钻速之间复杂非线性关系的建模。针对钻头实时磨损标签稀缺的挑战，本文提出了一种预训练学习机制，分两步训练得到钻头磨损的系数。基于渤海油田A、B区块实测数据的对比实验表明：(1)提出模型的预测精度较传统机器学习方法在A、B区块分别提升100%和27%，较BP神经网络模型提升14%和7.6%，显著超越传统数据驱动模型的性能；(2)在岩性复杂的浅部地层(A区块)的预测效果提升优于岩性稳定的深部地层(B区块)；(3)提出的预训练学习机制能够使模型在无实时磨损标签条件下实现钻头磨损系数预测，并能同步提升机械钻速的预测精度，在两类区块分别提升24%和10%。本研究构建的耦合模型与预训练机制，既为机械钻速预测提供了更高精度的预测方法，也为钻头磨损状态的实时监测提供了有效的表征手段，能为钻井作业提供有效的指导。

关键词：钻头磨损,钻速预测,深度学习,预训练

基金资助：中国石油大学(北京)科研基金(2462025YJRC007);国家自然科学基金“砾岩储层砾石-交界面-基质合压水力裂缝非平面扩展机制研究”(42277122)