摘要:钻速预测是钻井优化的重要组成部分，机器学习算法是当前实现准确钻速预测的重要手段，准确的特征选择是保证机器学习精度的关键途径。基于南海某井眼的实际钻井数据，本文采用一种融合特征选择法从钻井特征参数中选出井径、钻井液出口温度、钻井液入口密度、钻井液出口密度、K值、塑性粘度、滤失量、上覆压力、孔隙压力、和喷嘴等效直径共10种参数。将优选出的参数作为模型输入，引入集成的梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）算法建立机械钻速预测模型。将建立的模型与常规机器学习算法模型进行对比试验。试验结果显示，所提出的融合特征选择算法模型精度较全特征模型高2%，较常用机器学习模型平均高14.5%，该研究为钻井参数的准确、快速寻优提供了有效解决方案，对提高钻进速率具有一定的指导意义和实际应用价值。

摘要:钻速预测对于优化钻探工艺、降低作业成本、实现科学钻探具有重要意义，它是钻探钻井作业的一项重要内容。基于人工智能的钻速预测精度令人瞩目，但该技术需求的海量数据对传统钻探钻井作业的要求较高。为明确使用人工智能建立钻速预测模型的最少数据量，本文基于中国南海10口井的21917条数据进行了分析。通过相关性分析，所有的输入参数可被划分为高、中、低相关性3大类。通过逐步引入参数建立预测模型和对比预测精度，发现当引入的参数数量足够时，3种相关性参数均可建立起高精度（≥85%）的预测模型。引入参数的相关性越高，建立高精度预测模型需求的参数量越少。通过逐步扩大取样间隔的方式，对比发现所有的预测模型均呈现随取样间隔的增大、预测模型的准确性降低的规律。而预测模型建模的取样间隔下限可通过寻找精度降低时的拐点获得。经过验证，在数据维度与取样精度均为下限时，基于3种相关性参数建立的BP神经网络预测模型仍然能够获得较高的预测精度。

摘要:钻井过程中的生产数据是推动产业发展的重要驱动力，也是未来人工智能在钻井行业应用的基础。当前国内外行业巨头均已开始建立生产数据的收集与分析平台，但普通生产一线作业的数据整合与分析仍未引起重视。本文以采集自南海某区域10口井44种不同参数共21912条数据为例展现了生产数据从采集至定量分析的全流程。通过图像点采算法与数据插值补齐算法，实现不同格式数据的矩阵化整合。经过标准化与可视化的处理，可完成对整合数据的定性分析，明确生产数据的规律与趋势。在此基础上，通过统计分析、相关性分析与因子分析，可获得数据特征值，也能明确不同数据间的相互关系。分析结论实现了数据的分组与降维，在保证后续数据建模、人工智能等分析精度的同时降低了建模复杂度。