基于机器学习算法的井漏预测与诊断理论模型研究

在钻井作业中发生的井漏事故具有突发性、难治理等特点,导致现场堵漏工程难度大、成功率低、成本高等。为了“快、准、狠”地解决该类难题,必须准确预测漏失并提出堵漏措施。本文利用梯度提升决策树算法（GBDT）进行了井漏预测模型研究,通过分析若干机器学习算法,论证了GBDT作为井漏钻前预测模型的可行性;利用案例推理技术建立井漏案例诊断库,使用欧几里得算法和LB_Keogh算法进行井漏案例的检索,提出相应的井漏处理措施,通过实例验证了相似性计算的可靠性。