基于一维卷积神经网络的海洋钻井周期预测方法

摘要

本发明公开了一种基于一维卷积神经网络的海洋钻井周期预测方法，其包括以下步骤：根据历史数据构建训练数据集；搭建并训练一维卷积神经网络模型；根据海洋钻井设计基础数据构建预测数据集；采用训练后的一维卷积神经网络模型对预测数据集进行处理，获取预测的海洋钻井周期。本发明无需领域专家的经验知识，可根据海洋钻井设计参数自动预测海洋钻井周期，实现了端到端训练、预测的模型框架，本方法可有效解决海洋钻井周期预测依赖邻井数据的问题，解决统计概率学方法无法考虑钻井参数中的非线性关系而精度有限的问题，利用神经网络在非线性关系拟合方面的优越性，结合一维卷积神经网络局部感知的特性，最终显著提高了预测结果的准确率。