基于Bi-RNN和迁移学习的深层钻井机械比能实时预测模型

殷志明; 詹家豪; 李军; 任美鹏; 杨向前; 杨宏伟

doi:10.12404/j.issn.1671-1815.2502000

科学技术与工程 ›› 2026, Vol. 26 ›› Issue (8) :3292-3303 DOI: 10.12404/j.issn.1671-1815.2502000

石油、天然气工业

基于Bi-RNN和迁移学习的深层钻井机械比能实时预测模型

殷志明 ¹ ,
詹家豪 ²^,^* ,
李军 ²^,³ ,
任美鹏 ¹ ,
杨向前 ¹ ,
杨宏伟 ²

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Real-time Prediction Model for Mechanical Specific Energy in Deep Drilling Based on Bi-RNN and Transfer Learning

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摘要

随着油气勘探开发向深层及超深层推进,钻井效率低下和周期延长问题日益突出。机械比能理论可评估钻井效率,但在深层钻井中,管柱摩阻、动力钻具等因素造成的能量损失导致基于地面数据的机械比能计算存在显著误差。为提高计算精度,开发了基于双向循环神经网络的井下钻头运动状态预测模型,模型综合考虑了动力钻具等影响因素,通过学习地面参数(井深、钻压、转盘转速、转盘扭矩和排量)与井下测量数据的关系,实现钻头钻压、扭矩和转速的精确预测。实验结果表明:模型平均绝对误差为0.05,均方根误差为0.07,解释方差评分为0.91,决定系数为0.92。实例分析表明,采用该模型计算的机械比能平均相对误差仅为2.3%,显著低于传统方法的49.7%。与单向递归神经网络、门控循环单元、长短期记忆网络和梯度提升树等基准模型相比,所提出的双向递归神经网络在平均绝对误差和均方根误差上分别降低9%~15%和4%~10%,进一步凸显了模型的优势。针对模型在不同区块间适应性问题,提出基于迁移学习的优化策略。通过保留模型对钻井基础物理特征的理解能力,仅需使用源区块训练数据量15%的目标区块数据即可实现模型的有效迁移。该方法为智能机械比能实时计算技术在深层与超深层油气田开发中的规模化应用提供了可行方案。

Abstract

As oil and gas exploration is advanced to deeper and ultra-deep layers, drilling efficiency problems are increasingly highlighted. Mechanical specific energy theory is used to evaluate drilling efficiency. In deep drilling, energy losses are caused by drill string friction and power drilling tools. Significant errors are found in mechanical specific energy calculations based on surface data. A bidirectional recurrent neural network model was developed for downhole drill bit motion state prediction. Various influencing factors were considered in the model. The relationship between surface parameters (depth, drilling pressure, rotary table speed, torque, and displacement) and downhole measurement data was learned. Accurate predictions of drill bit pressure, torque, and speed were achieved. The experimental results indicate that the model’s average absolute error is 0.05.The root mean square error is 0.07.The explained variance score is 0.91.The coefficient of determination is 0.92.Case analysis shows that the average relative error is only 2.3%. This error is significantly lower than the 49.7% of traditional methods. Compared with the benchmark models such as recurrent neural network, gated recurrent unit, long and short-term memory network and gradient boosting tree, the proposed two-way recurrent neural network further highlights the advantages of the model by reducing the average absolute error and root mean square error by 9%~15% and 4%~10%, respectively. A transfer learning optimization strategy was proposed for model adaptability between different blocks. The model’s understanding of basic physical drilling characteristics was retained. Only 15% of target block data is needed for effective model transfer compared to source block training data. A feasible solution is provided for large-scale application of intelligent mechanical specific energy real-time calculation technology. This technology is applicable in deep and ultra-deep oil and gas field development.

Graphical abstract

关键词

机械比能 / 双向循环神经网络 / 动力钻具 / 实时预测 / 迁移学习

Key words

mechanical specific energy / bidirectional recurrent neural network / positive displacement motor / real-time prediction / transfer learning

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殷志明, 詹家豪, 李军, 任美鹏, 杨向前, 杨宏伟. 基于Bi-RNN和迁移学习的深层钻井机械比能实时预测模型[J]. 科学技术与工程, 2026, 26(8): 3292-3303 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2502000

YIN Zhi-ming, ZHAN Jia-hao, LI Jun, REN Mei-peng, YANG Xiang-qian, YANG Hong-wei. Real-time Prediction Model for Mechanical Specific Energy in Deep Drilling Based on Bi-RNN and Transfer Learning[J]. Science Technology and Engineering, 2026, 26(8): 3292-3303 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2502000

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随着全球油气勘探开发逐渐深入到深层及超深层区域,深层与超深层油气田的开发活动面临着钻井效率低下和周期延长的重大挑战^[1-3]。提高钻井效率是降低开发成本、缩短开发周期、实现资源高效利用的关键,而机械比能(mechanical specific energy, MSE)作为一种反映单位体积岩石破碎能量消耗的关键指标,已成为钻井参数优化、效率提升和安全管控的重要评价指标^[4-5]。然而,由于深井环境中管柱摩阻、井下动力钻具等复杂因素的影响,传统基于的MSE计算方法难以准确反映井下MSE,难以评估真实钻井效率,限制了其在深层和超深层油气田开发中的应用^[6]。

近年来,针对MSE计算精度问题的研究主要集中在以下三个方向。早期研究主要集中在基础机理模型的修正。经典MSE模型为钻井效率评估奠定了理论基础,但未能充分考虑复杂井下环境的影响。随后,孟英峰等^[7]考虑了水力参数的影响,Hammoutene等^[8]引入了机械效率因子,Zhou等^[9]将脉冲射流效应纳入计算框架,这些改进虽然在一定程度上提高了模型精度,但基于经验修正的方法仍未能从本质上解决深井环境下的计算准确性问题。特别是在动力钻具应用场景下,传统模型的适用性受到更大限制。

近期研究开始尝试结合多源数据提升计算精度。Chen等^[10-11]首次将钻柱摩阻、井斜角等因素纳入考虑,并评估了动力钻具的影响。然而,这种方法仍然依赖于理论模型的简化假设,缺乏对实时动态变化的处理能力^[12],难以准确描述复杂井下环境中的动态特征。井下随钻测量(measurement while drilling, MWD)技术虽然能够直接获取井下动态参数,但在深井和超深井环境中面临多重挑战。一方面,信号衰减、传输距离过长以及钻井液吸收等因素导致数据传输存在明显延迟和失真;另一方面,井斜角度增大、井壁摩擦增加以及高温高压环境等复杂工况严重影响了数据传输的稳定性。这使得地面无法及时获取井下实时参数,难以满足实时计算需求。

尽管实时数据传输存在局限,但已积累的MWD历史数据为解决这一问题提供了新思路:通过系统分析历史井段的MWD数据与地面录井参数之间的对应关系,深入挖掘其非线性关联规律,有望建立基于地面数据的井下参数实时预测方法,从而准确描述井下动态特征,提高MSE计算精度。

基于这一认识,人工智能技术,特别是机器学习方法,具有强大的非线性特征提取能力和实时数据处理优势,为提升MSE计算精度提供了新思路^[13-14]。机器学习已在钻井大数据分析中展现出独特优势,能够有效揭示地面参数与井下测量数据间的深层关联^[15-16]。这种技术在钻头磨损状态识别^[17]、复杂工况预测^[18]、地层岩性识别^[19-20]等领域都发挥了重要的作用,展现了其捕捉复杂井下动态特征的潜力。然而,如何利用机器学习技术有效建模地面录井数据与井下钻头状态之间的复杂非线性关系,仍是亟待解决的问题。

为此,提出了一种基于双向循环神经网络(bidirectional recurrent neural network, Bi-RNN)的深层井钻头状态实时预测方法。基于井下与地面录井历史数据建立训练集,深度挖掘两类数据间的内在关联,建立利用地面实时数据(井深、钻压、转盘转速、扭矩和排量)对井下钻头关键参数(钻压、扭矩和转速)的预测模型,以解决传统方法在动态特征提取方面的不足,以及随钻测量数据无法实时上传地面导致的计算实时性问题。为提升模型的工程实用性,还探讨了模型在不同区块间的适应性问题。针对不同区块间地质条件和钻井工况的显著差异,提出一种基于迁移学习的模型优化策略。该策略通过保留模型中具有通用性的钻具响应特征和钻压传递规律,同时针对性地调整与区块特征相关的参数,实现模型对新区块的快速适应。

1 网络原理与参数选择

1.1 双向循环神经网络

传统的单向循环神经网络(recurrent neural network, RNN)主要依靠先前的序列信息来预测未来输出,因此只能利用历史数据,无法访问未来信息。为了解决这一局限,引入Bi-RNN^[21]。Bi-RNN特别适用于需要同时考虑过去和未来信息的应用场景,如工程预测和生物信息学等^[22-25]。通过结合一个正向和一个反向的RNN,Bi-RNN在任何特定时间点全面利用与该时刻相关的上下文信息。

由于地面与井下测量数据具有时间序列特性,Bi-RNN能够同时利用历史数据和未来信息,适合处理深层钻井中复杂动态变化的地面与井下数据。这种双向信息整合能力使其在时间序列预测任务中表现出更高的精度和鲁棒性,为实时预测MSE奠定了基础。因此,采用Bi-RNN来构建模型,通过地面参数预测井下钻头的实际钻压、扭矩和转速,以提高井下MSE计算的准确性和效率。

Bi-RNN在运作机制上与传统RNN类似,但增加了反向运行的隐藏层,使得网络能够接收和处理来自未来的信息。如图1所示,Bi-RNN在数据传递过程中利用6个共享的权重:从输入层到前向和后向隐藏层(W₁,W₃)、隐藏层的自连接(W₂,W₅)以及从前向和后向隐藏层到输出层的连接(W₄,W₆)。Bi-RNN的计算过程可表示为

(1)

${A}_{t}=i({W}_{1}{x}_{t}+{W}_{2}{A}_{t-1})$

(2)

${E}_{t}=i({W}_{3}{x}_{t}+{W}_{5}{E}_{t+1})$

(3)

${y}_{t}=g({W}_{4}{A}_{t}+{W}_{6}{E}_{t})$

式中:A_t为正向RNN的状态;i(·)为隐藏层的非线性激活函数;x_t为时刻的输入特征向量;g(·)为输出层激活函数;E_t为反向RNN的状态;y_t为输出结果。

1.2 优化算法

在机器学习中,选择合适的优化算法对模型的性能至关重要。尽管数据和网络结构相同,不同的优化策略会带来不同的训练结果。优化算法可分为固定学习率和自适应学习率两大类。例如,随机梯度下降(stochastic gradient descent, SGD)属于固定学习率算法,具有减少数据冗余、加快收敛的优点,但可能受方差波动和局部最优解的影响。

自适应学习率算法,如Adagrad、RMSprop、Adam和Nadam,通过动态调整学习率,解决了SGD的部分问题^[26]。其中,Adam结合了SGD的一阶动量和RMSProp的二阶动量,能够有效处理稀疏梯度和非平稳目标,且内存需求较小^[27]。Nadam在此基础上引入Nesterov动量,进一步增强了学习率控制和梯度更新效果。

此外,Dropout作为一种正则化技术,通过随机“删除”部分隐藏层神经元,减少神经元间的相互依赖,增强模型的鲁棒性,其数学表达式为^[28]

(4)

$y=f\left[Wd\right(x\left)\right]$

(5)

$d\left(x\right)=\left\{\begin{array}{ll}mask x,& \mathrm{训}\mathrm{练}\mathrm{阶}\mathrm{段}\\ (1-p)x,& \mathrm{其}\mathrm{他}\mathrm{阶}\mathrm{段}\end{array}\right.$

式中:y为网络输出;f(·)为激活函数;x为输入特征向量;W为网络权重矩阵;d(·)为Dropout操作函数;p为Dropout率;mask为以1-p为概率的贝努力分布生成的二值数组。

1.3 特征参数选择

Teale将岩石破坏过程分为压痕和旋转两个独立机制^[29]。钻头钻压(WOB_b)使钻头切削结压入岩石,钻头扭矩(TOB_b)使钻头在压入处旋转破碎岩石。基于机械功的定义,Teale分别计算了轴向功和旋转功,然后将二者相加得出总能量,将总能量除以岩石体积,得出单位体积的比能量为

(6)

$MS{E}_{b}=\frac{WO{B}_{b}}{{A}_{b}}+\frac{120\pi {T}_{b}RP{M}_{b}}{{A}_{b}ROP}$

式(6)中:MSE_b为钻头机械比能,Pa;WOB_b为钻头钻压,N;T_b为钻头扭矩,N·m;A_b为钻头横截面积,m²;RPM_b为钻头转速,r/min;T_b为扭矩;ROP为机械钻速,m/s。

准确计算机械比能的关键在于精确获取井下钻头的质量(WOB_b)、扭矩(T_b)、转速(RPM_b)以及机械钻速。然而,由于钻柱与井壁间的摩擦、钻柱弹性变形、液压效应和钻井工具对能量传递的影响,地面测得的钻压(WOB_s)、扭矩(T_s)、转速(RPM_s)等参数通常与井下实际存在显著差异^[30]。在无法实时获取井下测量数据的情况下,需要基于地面测量数据,使用摩擦与扭转损耗等机理模型来估算井下钻头的WOB_b、T_b、RPM_b,从而减少井下和地面数据的偏差。使用井下动力钻具时,由于动力钻具会将泥浆流动的液压能转换为动能,输出转速(RPM_PMD)与扭矩(T_PMD),还需要进一步考虑动力钻具影响,因此有

(7)

$WO{B}_{b}=WO{B}_{s}{e}^{-{\mu }_{s}{\gamma }_{b}}$

(8)

$RP{M}_{b}=RP{M}_{s}+RP{M}_{PDM}$

(9)

${T}_{b}={T}_{s}+{T}_{PMD}-{T}_{Loss}$

式中:μ_s为钻柱的滑动摩擦系数,取值在 0.25~0.4估算^[31];γ_b为井眼倾角;T_Loss为钻柱与井壁摩擦等因素造成的扭矩损失,N·m。

在深井和超深井的定向钻井作业中,随着井深的增加,扭矩传输损耗(T_Loss)逐渐升高。由于钻柱在井眼中的复杂动态,实时且精确评估扭矩传输损耗T_Loss变得更加困难,增加了井底扭矩评估的误差。

同时,由于动力钻具(PDM)的输出RPM_PDM与T_PMD同样受到多种因素影响,则有

(10)

${T}_{PDM}=\frac{\Delta {P}_{m}q}{2\pi }-\Delta T$

(11)

$RP{M}_{PDM}=\frac{Q-{Q}_{slip}}{q}$

式中:ΔP_m为动力钻具的压降,Pa;q为动力钻具的每转排量,m³/r;Q为通过动力钻具的流量,m³/min;ΔT为动力钻具的扭矩损失,N·m;Q_slip为动力钻具的钻井液滑流量,m³/min,Q_slip和ΔT与地面施工参数的排量、钻压紧密相关^[32]。

由上述分析可知,影响MSE计算准确性的主要原因是难以准确评估钻头实际的钻压、扭矩和转速。而带有井下动力钻具的钻头钻压、扭矩、转速则可以通过多种地面参数间接反映,具体因素如下。

(1)井深。随着井深增加,钻柱与井壁摩擦导致的扭矩传输损耗T_Loss逐渐增大,显著影响井下钻头的实际受力和转速。

(2)地面钻压。由式(2)可知,钻头钻压WOB_b受地面钻压的影响。

(3)转盘转速及转盘扭矩。由式(3)、式(4)可知,转盘转速及转盘扭矩影响井下钻头的实际转速和扭矩。

(4)排量。地面排量直接影响井下动力钻具的压降(ΔP_m)与滑流量(Q_slip),由式(5)、式(6)可知,这两个参数会进一步影响动力钻具输出扭矩(T_PDM)和输出转速(RPM_PDM),从而影响动力钻具的整体能量传递和钻头工作状态。

因此,选择井深、地面钻压、转盘转速、转盘扭矩和排量作为模型的输入参数;井下钻头的实际钻压、扭矩和转速作为输出参数。应用Bi-RNN来构建带有动力钻具的井下钻头运动状态预测模型,其中地面参数数据来自录井数据,井下钻头的钻压、扭矩和转速数据则来自井下随钻测量。

2 基于Bi-RNN网络的MSE计算方法

2.1 数据收集与处理

模型训练所用的数据来源于3个不同区块共8口定向井,涵盖了不同地质条件和钻井工艺参数。具体包括:A区块4口井(实验测试井段范围4 223~5 780 m)、B区块2口井(实验测试井段范围5 092~5 954 m)、C区块2口井(实验测试井段范围4 856~5 432 m)。数据选自各井在相应井段钻进时产生的录井数据与井下测量数据,累计钻进时间达到458 h 26 min。其中井下测量数据的采样频率为100 Hz,地面录井数据采样频率为1 Hz。

为了确保数据的代表性和模型的泛化能力,所选取的井位分布在不同的地质构造区域,涵盖了砂岩、页岩、碳酸盐岩等多种岩性组合,钻井参数范围覆盖了不同的钻压、转速、排量等工艺条件,能够较好地反映实际钻井过程中的多样性特征。

钻井过程中产生的数据具有高度的时序性和复杂性,涵盖了多种物理量的实时变化信息,这些数据能够反映钻井过程中的动态特性和潜在规律。然而,不同来源的数据存在采样频率不一致、噪声干扰以及数据缺失等问题。如果不进行有效的预处理,将会影响模型的训练效果,甚至导致模型的误判。为了提升数据质量并使其适用于模型训练,需要对原始数据进行预处理。设计包含低通滤波、降采样和归一化的多步处理流程,以解决地面录井数据和井下测量数据采样频率不一致、噪声干扰等问题,使得预测模型能够准确捕捉井下动态变化的特征,从而提高实时预测的可靠性。

首先,针对采样频率不一致的问题,采用离散化降采样方法将井下测量数据从100 Hz降采样至1 Hz。具体操作包括以下步骤。

(1)低通滤波。为了避免在降采样过程中出现混叠现象,首先对井下测量数据应用低通滤波器,滤除信号中的高频噪声部分,保留主要的信号内容。经过实验,选用Butterworth滤波器以确保信号的平滑性和重要特征的保留。

(2)降采样。在经过低通滤波后的数据上,进行降采样操作,将采样频率从100 Hz降至1 Hz。通过对数据的时间同步处理,确保每一组数据对应同一时刻的录井数据和井下测量数据。

此外,不同变量的量纲和数值范围差异较大。这种差异可能导致模型训练过程中某些变量对损失函数产生过大影响^[33]。因此,采用最小-最大归一化方法对数据进行归一化处理。

(12)

$x\text{'}=\frac{x-{x}_{min}}{{x}_{max}-{x}_{min}}$

式(12)中:x为原始数据;x^'为归一化后的数据;x_min和x_max分别为变量的最小值和最大值。

最终通过系统化的数据收集与处理,共产生了1 647 520组数据,每组数据都包含了同一时刻的录井数据(井深、地面钻压、转盘转速、转盘扭矩、排量)与井下测量数据(钻头钻压、扭矩、转速)。这些数据按照7∶2∶1的比例划分为训练集(1 153 264组)、验证集(329 504组)和测试集(164 752组),以便后续的模型训练、验证和性能评估。

2.2 Bi-RNN模型构建与训练

开发一个基于Bi-RNN的预测模型,用于预测井下钻头的实际钻压、扭矩与转速。输入参数包括源于录井数据的垂深、地面钻压、转盘转速、转盘扭矩和排量。输出参数为井下钻头的实际钻压、扭矩和转速。模型结构核心采用双向循环层,以捕获时间序列数据中的长期依赖性,并利用过去和未来的信息。同时,模型中集成了多层全连接层,用于对双向循环层输出的数据进行非线性组合和加权处理,从而提升模型处理复杂特征的能力。

在模型训练部分,选用均方误差作为模型训练损失函数,以评估模型预测值与实际测量值之间的差异。优化算法选用Adam,该算法结合了一阶和二阶矩估计,能够自适应调整学习率,适用于处理大规模数据集和复杂的模型结构^[34]。为防止过拟合,引入Dropout技术,通过在训练过程中随机丢弃部分神经元,使模型不能过于依赖某些特定特征,增强了模型的泛化能力。模型在数据集上的损失变化如图2所示,选取在验证损失最低的第43代模型为最佳模型,进行模型性能评估。

选取平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、均方根误差(root mean squared error, RMSE)、解释方差评分(explained variance score, EVS)、决定系数(coefficient of determination, r²)这四项参数作为预测性能的评价标准。

MAE是绝对误差的平均值,能直接反映模型的预测误差,且不受大误差的影响(相对于均方误差),它有助于评估模型在绝对数值上的误差,更加直观地反映预测值与真实值的偏离情况。

(13)

$MAE=\frac{1}{n}\sum _{i=1}^{n}|{y}_{i}-{p}_{i}|$

式(13)中:n为样本数量;y_i为第i个样本的真实值;p_i为第i个样本的预测值。

RMSE是均方误差的算术平方根,其与均方根误差一样更加重视较大误差,通过放大大偏差的影响来强调模型在这些极值点的表现。相比MAE,RMSE更能突出模型在预测异常值时的表现。

(14)

$RMSE=\sqrt{\frac{1}{n}\sum _{i=1}^{n}({y}_{i}-{p}_{i}{)}^{2}}$

EVS是指数学模型对于给定的数据集,其预测数据方差与原始数据方差的比值。EVS的值范围在0~1,越接近1表示模型能够更好地解释数据的波动情况。EVS适用于评估模型是否能够有效捕捉井下数据的动态变化和复杂特征。

(15)

$EVS(y,p)=1-\frac{Var(y-p)}{Var\left(y\right)}$

式(15)中:y为样本真实值向量;p为模型预测值向量;Var(·)为方差运算。

r²是一个反映预测值和真实值之间线性相关性的重要指标。r²值越接近1,表示模型的预测结果与实际值越吻合。对于钻井过程中多变量、多维度的预测任务,r²可以较好地衡量模型的拟合程度。

(16)

$r^{2}=\frac{\left[\sum_{i=1}^{n}\left(y_{i}-\bar{y}\right)\left(p_{i}-\bar{p}\right)\right]^{2}}{\sum_{i=1}^{n}\left(y_{i}-\bar{y}\right)^{2} \sum_{i=1}^{n}\left(p_{i}-\bar{p}\right)^{2}}$

式(16)中:

$\stackrel{-}{y}$

为真实值的样本均值;

$\stackrel{-}{p}$

为预测值的样本均值。

通过对模型进行上述4个评价指标的评估,获得了较为理想的结果,模型在测试集上的表现如表1所示。

结果(表1)表明,模型能够较为准确地预测井下钻头的钻压、扭矩和转速,且具有较好的泛化能力和稳定性。

2.3 基准模型设置与对比实验

为验证所提Bi-RNN的相对优势,在相同数据集配置下,额外构建4种基准模型:单向循环神经网络(recurrent neural network, RNN)、门控循环单元网络(gated recurrent unit, GRU)、长短期记忆网络(long short term memory, LSTM)以及基于梯度提升树的回归模型(extreme gradient boosting, XGBoost)的回归模型。训练/验证/测试集划分、损失函数及评价指标均与Bi-RNN保持一致。各模型在测试集上的性能比较如表2所示。

由表2可知,Bi-RNN在4项指标上均取得最佳结果。其中MAE和RMSE相较GRU、LSTM分别降低9%~15%与4%~10%,说明其对井下动态特征的捕捉能力更强。

2.4 基于迁移学习的模型优化策略

深井钻探中,不同区块间地质条件和钻井工况的显著差异往往导致模型泛化性能下降。为解决这一问题,提出一种基于迁移学习的模型优化策略,如图3所示。通过知识迁移与参数微调,使模型能够快速适应新区块的特征,同时显著降低训练数据需求。

该策略的核心是识别和保留模型中具有通用性的知识,同时针对性地调整与目标区块相关的参数。将预训练模型分为两个功能模块。具体如下。

(1)特征提取层。包含双向循环层和前端全连接层。该模块主要学习钻具响应特性、钻压传递规律等物理机制相关的基础特征。这些特征具有较强的普适性,能在不同区块间共享。例如,钻具的受力传递规律、动力钻具的能量转换特性等基本物理过程在不同区块间具有相似性。因此,将这部分参数冻结可以保持模型对基础物理特征的理解能力。

(2)任务相关层。包含后端全连接层。该模块负责将提取的基础特征映射到具体的预测目标。由于不同区块的地质条件(如岩性、地层压力等)存在差异,这部分参数需要针对目标区块进行适应性调整。

在参数优化策略上,采用差异化学习率方案:对特征提取层采用较小的学习率(原始学习率的0.1倍),这一设置基于实验验证,可在保护通用特征的同时允许模型进行轻微调整;对任务相关层则保持原有学习率,使其能够充分适应目标区块的特征。

为提升训练效率,采用小批量梯度下降法进行优化,批量大小设为128。同时,引入早停机制防止过拟合:当验证集损失在连续5个epoch内没有改善时终止训练。整个迁移过程通过五折交叉验证确定最优参数配置。

3 基于Bi-RNN模型的井下MSE预测与验证

3.1 预训练模型的同区块应用与验证

为验证模型的有效性和泛化能力,选取数据集外A区块的一口井进行测试。该井测量井段与数据集内A区块的井所用井段具有相似的地层特征和钻井工况,包含地面录井数据与井下随钻测量数据,但数据完全独立。

图4展示了模型对钻头运动状态的预测结果与原始井下测量数据的对比。实验结果表明,模型对钻头钻压、扭矩和转速的预测具有较高的准确性,平均相对误差分别为0.67%、1.52%和0.33%。其中,转速预测精度最高,主要由于预处理后的转速参数在钻井过程中波动较小,有利于模型捕捉其变化规律。扭矩预测误差相对较大,这可能与井下扭矩测量数据的噪声较高有关。综合来看,基于Bi-RNN网络的钻头运动状态预测模型成功捕捉了同一区块内地面钻井参数与井下钻头钻压、扭矩及转速之间的非线性关系。

基于Bi-RNN网络模型的钻头运动状态预测模型,能够较为准确地反映同一区块内地面钻井参数与井下钻头钻压、扭矩及转速之间的非线性关系。基于该模型,采用图5所示的流程对邻井钻进过程中的井下MSE进行了计算,并与基于地面数据计算的MSE结果进行了对比。

图6对比了不同数据来源下MSE计算结果的差异。其中机械钻速采用录井数据,而钻头钻压、扭矩和转速则来自三种不同来源:地面录井数据、井下测量数据和Bi-RNN模型预测结果。由于钻柱摩阻和动力钻具的影响,地面测量参数与井下实际参数存在显著偏差。这种偏差直接导致基于地面数据计算的MSE产生较大误差。相比之下,Bi-RNN模型预测的参数能够较好地还原井下实际情况,从而提供更准确的MSE计算结果。

图7定量分析了在该时间段内不同方法计算MSE的相对误差。传统基于录井数据的计算方法误差高达49.7%,而采用所提出的基于Bi-RNN模型的方法,相对误差仅为2.3%,计算精度得到显著提升。这一结果验证了模型在实际应用中的可靠性。

综上所述,在钻井过程中,由于井下信息传输的限制,无法在地面直接根据井下测量数据准确计算MSE。然而,基于Bi-RNN模型可以基于地面数据预测井下实际的钻头钻压、扭矩与转速,从而实现对井下MSE的准确描述,为钻井效率评估提供了有力支持。

3.2 跨区块迁移模型的有效性分析

为验证模型的跨区块适应性能,设计对比实验。选取了与训练数据地质特征和钻井条件存在显著差异的D区块数据作为目标测试区块。这些差异主要体现在以下方面。

(1)地质特征。源数据(A、B、C区块)涵盖了砂岩、页岩、碳酸盐岩等多种岩性组合;目标区块(D区块)则主要为致密砂岩储层。

(2)钻井工况。源区块群的平均井斜角为37°(A区块35°,B区块40°,C区块36°),目标区块D的平均井斜角为52°。

基于上述特征,收集两类实验数据:源区块群采用2.1节中描述的A、B、C三个区块共1 647 520组数据,用于建立基础模型;D区块选取某井4 850~5 930 m井段的地面录井及随钻测量数据,共计602 460组。为全面评估迁移学习策略的有效性,设置对比实验,具体如下。

(1)实验组A。采用2.3节中的迁移学习策略,使用目标区块125 000组数据进行模型微调。

(2)对照组B。直接使用源区块模型预测,不进行任何调整。

实验具体实施步骤如下。首先,基于迁移学习策略,保留源模型的双向循环层和前两层全连接层参数不变,以保持模型对钻井过程基础特征的理解能力。随后,利用D区块125 000组数据对最后两层全连接层参数进行微调,使模型适应新区块的特定地质特征和钻井条件。最后,采用源模型10%的学习率进行50轮训练,确保模型稳定收敛。

实验结果(图8、图9)表明,采用迁移学习策略的实验组A在所有评价指标上均显著优于直接应用源模型的对照组B。具体而言,实验组A的MAE为0.09,95%误差为0.19,相比对照组B的MAE为0.22和95%误差0.39实现了显著改善。此外,实验组A的EVS和r²分别为0.80和0.86,这表明经过迁移学习优化后的模型不仅对目标区块数据展现出良好的解释能力,而且较源模型的预测性能获得了实质性提升。

为了更直观地展示不同策略下的模型性能差异,将核心评价指标和数据用量的对比结果如表3所示。

图10展示了两组实验模型在区块数据集外某一井段的实测数据的预测结果对比,展示了实验组A、B模型在外部数据集上的性能差异。相比直接使用源模型的对照组B,实验组A的预测误差降低了21.1%,充分验证了迁移学习策略的有效性。

为了进一步探究目标区块训练数据规模对迁移效果的影响,测试了不同训练数据量对模型性能的影响。如图11所示,当微调数据量从源模型训练集的0逐步增加到25%时,模型性能呈现显著变化趋势。随着训练数据规模的扩大,模型表现出以下特点。

(1)数据不足阶段(0~10%)。由于训练样本不足,模型未能适应目标区块特征,预测精度较低。

(2)快速提升阶段(10%~15%)。随着数据量增加,模型性能显著改善。

(3)渐进稳定阶段(15%~25%)。性能提升趋缓。增加数据量带来的边际收益递减。当数据量达到15%时。模型已能较好地适应目标区块特征。

基于上述分析,选择使用目标区块15%的数据进行本模型的迁移学习,是兼顾模型性能和数据效率的最优方案。通过合理的迁移学习策略,可以显著降低跨区块应用时的数据需求。

4 结论

(1)提出的基于双向循环神经网络的深层及超深层钻井机械比能预测模型,显著提高了井下MSE计算的准确性。结果表明,地面钻井参数与井下钻头运动状态呈现高度非线性映射关系。该模型通过双向循环神经网络有效捕捉井下钻压、扭矩和转速的时序特征,从而降低了传统基于地面数据的MSE计算误差。

(2)实验数据显示,该模型在预测井下钻头运动状态时取得了可量化的成效:平均绝对误差为0.05,均方根误差为0.07,解释方差评分为0.91,决定系数达到0.92。与传统方法相比,基于预测数据的MSE计算误差从49.7%降至2.3%,表明该模型在相同测试条件下具有明显优势。对比实验显示,Bi-RNN在4项评价指标上均优于单向RNN、GRU、LSTM及XGBoost,凸显了其在深层钻井时序预测中的适用性与优势。特别是在跨区块应用中,通过迁移学习策略,仅使用目标区块15%的数据即可实现模型性能的有效迁移,平均绝对误差控制在0.10以内,为实际应用提供了更高效的解决方案。

(3)该模型在应用中仍面临一定挑战。深井与超深井环境下,井下动态特性受多种地质因素影响且随钻井参数变化而波动,区块间的地质条件和钻井工况差异可能影响模型预测精度。此外,模型的实时计算性能和系统集成方案仍需进一步验证。

(4)未来研究方向包括:①整合多源传感器数据并采用多模型集成方法,提升复杂地质条件下的预测准确性;②针对不同井眼倾角和地层条件开发自适应网络结构,提高模型的泛化能力;③探索优化数据采样策略的迁移学习方法,进一步降低跨区块应用的数据需求;④研究长短期记忆网络、门控循环单元等其他深度学习架构在该领域的适用性。

建议实际应用中将实时井下测量数据与模型预测结果相结合,建立钻井参数的自适应调整机制,以实现MSE计算技术在深层与超深层油气田开发中的规模化应用,提升钻井效率评估的准确性和实用性。

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