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申请/专利权人：中国石油天然气集团有限公司;中国石油集团工程技术研究院有限公司;中国石油国际勘探开发有限公司

摘要：本发明提供了一种测井遇阻遇卡的预测方法及装置，测井遇阻遇卡的预测方法包括：获取目标区块待预测遇阻遇卡的测井数据，所述测井数据包括：SLAM电缆下井次数、PCL下井次数、井径、井斜以及泥浆密度；利用所述测井数据及预先建立的机器学习模型预测所述目标区块的测井遇阻遇卡。本发明可准确预测测井施工过程中的遇阻遇卡问题，降低复杂风险，为定向井钻井施工作业提供技术支持。

主权项：1.一种测井遇阻遇卡的预测方法，其特征在于，包括：获取目标区块待预测遇阻遇卡的测井数据，所述测井数据包括：SLAM电缆下井次数、PCL下井次数、井径、井斜以及泥浆密度；利用所述测井数据及预先建立的机器学习模型预测所述目标区块的测井遇阻遇卡；所述机器学习模型为前馈式深度机器学习模型，建立所述机器学习模型的步骤包括：收集所述目标区块测井数据的历史数据；根据历史遇阻遇卡数据以及其对应的历史数据生成所述前馈式深度机器学习模型的标签；根据信噪比大于预设数值的历史数据以及标签对所述前馈式深度机器学习模型的初始模型进行训练，以生成所述机器学习模型；所述根据信噪比大于预设数值的历史数据以及标签对所述前馈式深度机器学习模型的初始模型进行训练，以生成所述机器学习模型，包括：根据历史遇阻遇卡数据、所述历史遇阻遇卡数据对应的历史数据、所述前馈式深度机器学习模型中的可见层偏置以及隐含层偏置生成所述可见层偏置的连接权重以及隐含层偏置的连接权重，以训练所述初始模型；所述根据历史遇阻遇卡数据、所述历史遇阻遇卡数据对应的历史数据、所述前馈式深度机器学习模型中的可见层偏置以及隐含层偏置生成所述可见层偏置的连接权重以及隐含层偏置的连接权重，以训练所述初始模型，包括：分别设置所述可见层偏置的初值、所述隐含层偏置的初值及所述连接权重的初值为三个小于预设数值的随机数；将所述历史数据输入所述初始模型中；进行以下迭代操作，直至所述初始模型的预测误差小于预设误差，得到所述机器学习模型；由下向上逐层训练所述初始模型至n-1层，并将训练结果输入至所述初始模型的第n层，得到所述第n层的训练结果；其中，n为所述前馈式深度机器学习模型的训练总层数；根据所述第n层的训练结果及所述历史数据计算所述预测误差；当所述预测误差大于预设误差时，根据所述预测误差，由上向下逐层优化所述初始模型至第1层。

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