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申请/专利权人：常州大学
摘要：本发明涉及井漏预测领域，具体涉及一种基于地层岩性重构的可解释连续学习井漏预测方法，方法包括：S1，构建基于井深的地质工程数据集，重构，得到基于地层岩性的地质工程数据集；S2，按岩性抽取不同岩性地层数据，通过信号时频分析方法提取不同岩性地层典型井漏特征；S3，基于不同岩性地层典型井漏特征建立不同岩性地层井漏特征的激励函数，基于多个激励函数构建激励函数自适应进化机制，以此机制作为井漏预测模型的连续学习机制，对井漏预测模型进行验证和优化；S4，将目标井设计数据输入井漏预测模型，得到输出结果。本发明解决了传统机器学习井漏预测方法普适性差的问题，并提高了井漏预测的准确性。
主权项：1.一种基于地层岩性重构的可解释连续学习井漏预测方法，其特征在于，方法包括：S1，构建基于井深的地质工程数据集，对所述基于井深的地质工程数据集进行重构，得到基于地层岩性的地质工程数据集；S2，按岩性从所述基于地层岩性的地质工程数据集中抽取不同岩性地层数据，通过信号时频分析方法提取不同岩性地层典型井漏特征；S3，基于不同岩性地层典型井漏特征建立不同岩性地层井漏特征的激励函数，基于不同岩性地层井漏特征的激励函数构建激励函数自适应进化机制，以激励函数自适应进化机制作为所构建构的可解释连续学习井漏预测模型的连续学习机制，并通过现场数据对模型进行验证和优化；S4，将目标井设计数据输入可解释连续学习井漏预测模型，通过可解释连续学习井漏预测模型进行预测，得到输出结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 基于地层岩性重构的可解释连续学习井漏预测方法
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