数据拓展和增量更新的井底压力实时预测方法

针对复杂井段数据难获取，静态预测模型难适应复杂井下条件的问题，提出利用智能方法实时预测波动的井底压力。基于生成对抗网络，扩充了井下单一的随钻数据空间，突破了井底有效测压数据量少的问题，建立了数据增强下的井底压力预测模型。为有效提升模型对工况变化的自适应能力和迁移性能，在增量更新数据的条件下，分段训练多个长短时记忆网络(LSTM)模型，基于迁移集成学习实现预测模型的实时更新。最后利用混合注意力机制实现智能预测模型的可解释分析。试验结果表明，经过数据拓展训练的模型在精度和稳定性上均显著优于之前，增量更新实时预测的方法大幅提高了模型的泛化能力和现场应用的时效性，模型平均相对误差仅为0.12%。可解释分析表明，井底压力具有较强的短期自相关性和井口回压具有波动的传递特性。研究结果可为实现深层钻井井底压力精准高效预测和智能模型的可解释性提供理论指导。