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申请/专利权人：深圳达瓴智能科技有限公司

摘要：本发明提供一种基于LightGBM与异常检测算法的井漏溢流预警方法，涉及钻井技术领域。该基于LightGBM与异常检测算法的井漏溢流预警方法，具体包括以下步骤：S1.建立模型训练样本集；S2.搭建基于LightGBM算法的回归预测模型；S3.搭建基于拉依达准则异常检测算法的MFOA异常波动检测模型；S4.对x值寻优；S5.井漏溢流预警模型现场应用。本发明通过LightGBM模型分析历史大量数据，学习关键参数之间的内在关系与依赖性，建立起正常的数据运行模型，异常检测算法通过监测实时数据与模型预测值之间的偏差，实现对全新异常模式的识别，两者相结合，既保证了检测灵敏度，又可解释数据变化规律的同时，实现快速准确的井漏溢流预警，进一步提升井漏溢流预警的准确度，保障现场施工的人员、财产安全。

主权项：1.一种基于LightGBM与异常检测算法的井漏溢流预警方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1.建立模型训练样本集在没有发生井漏、溢流事故的历史井数据中取出钻井工程数据，作为模型预测训练样本集，并在发生过井漏、溢流事故的历史井数据中取出钻井工程数据，作为模型异常训练样本集；S2.搭建基于LightGBM算法的回归预测模型设定输入参数为泥浆入口排量MFIA，输出参数为泥浆出口排量MFOA，对预测训练样本集中这两列数据归一化处理后，放入LightGBM算法中进行训练，得到高精度的出口排量预测模型，并推理计算出实钻井中实时MFOA的预测值MFOApre，所述步骤包括对MFIA与MFOA的数据进行归一化处理和对LightGBM算法推理出的MFOA预测值进行反归一化处理，归一化与反归一化的公式分别如式子1和式子2所示：12MFOApre＝MFOAmax-MFOAmin*MFOApre*+MFOAmin式中，MFOA*为归一化后的数据，MFOAmin为MFOA最小值，MFOAmax为MFOA最大值，MFOApre为反归一化后的最终预测结果值，MFOApre*为未经过反归一化计算的预测值；所述方法中方差σ的计算公式如公式3所示：3式中，MFOAi为当前实钻井数据中第i个MFOA值，i为数据序号，n为当前实时数据的序号，MFOAmean为第1个到第n-1个MFOA的平均值；S3.搭建基于拉依达准则异常检测算法的MFOA异常波动检测模型计算出实钻井历史时间段内MFOA真实值的方差σ，并设定σ系数为x，通过计算MFOApre与xσ的和与差，来设定当前时间MFOA的安全波动范围[MFOApre+xσ,MFOApre-xσ]，当实时MFOA低于或高于该范围时，则发出井漏或溢流预警；S4.对x值寻优随机生成0-3.5范围内的x值，代入到模型中，对异常训练样本集进行井漏溢流预警模型测试，当预警效果符合实际情况时，其对应的x值则为最优x值；S5.井漏溢流预警模型现场应用将钻井现场实时数据中的MFIA、MFOA参数数据作为输入参数导入该模型中，通过异常波动检测模型实时计算，输出井漏溢流预警结果，现场工程师可根据预警结果进行最终判断并做出反应。

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