基于深度学习的钻井井漏预测系统及方法

摘要

本发明提出一种基于深度学习的钻井井漏预测系统及方法，采用VGG卷积神经网络模型进行深度学习，对井漏事故进行有效预警，挖掘出VGG模型在工业应用上的价值，为井漏预测提供了一种新的解决方案，实现简单，数据处理速度快、准确度高、成本低。本发明的方法包括：1)获取钻井生产运行数据；2)对获取的数据进行预处理，获取进行深度学习的样本数据；3)特征提取和分类训练；采用VGG卷积神经网络模型进行深度学习，通过特征提取和分类训练，获得训练完成的钻井井漏预测模型。4)结果输出和结果确认：使用训练完成的钻井井漏预测模型对实时验证数据作验证，给出井漏判断结果。