钻前孔隙压力预测模型

误差小于0.05

融合岩石物理理论的深度学习模型，钻前预测精度显著优于传统方法

陈绪跃 · Chengkai, Weng · Lin, Tao · 杨进 · 高德利 · Jun, Li

Petroleum Science 2025

具体参数

最小均方根误差

{'zh': '0.008964', 'en': '0.008964'} g/cm³

最大均方根误差

{'zh': '0.03072', 'en': '0.03072'} g/cm³

预测误差收敛值

{'zh': '0.05', 'en': '0.05'} g/cm³

技术优势

预测更准

通过嵌入岩石物理理论，模型能够更好地捕捉地层孔隙压力的物理规律，从而在测试数据上实现较低的RMSE。

误差收敛

训练的所有八个模型预测误差几乎都收敛到0.05 g/cm³，表明方法具有很好的稳定性和泛化能力。

随钻更新

在钻井作业过程中，随着训练数据的增加不断更新模型，可以进一步提高预测精度，适应地层变化。

可解释分析

使用SHAP分析可视化并解释模型，揭示输入特征的相对重要性，有助于指导模型改进和特征工程。

应用场景

• 钻井安全监测：实时获取钻前孔隙压力，预警异常高压，防止井涌井喷。
• 随钻地层评价：直接利用随钻测井数据预测孔隙压力，无需等待邻井资料。
• 井壁稳定性分析：为井壁稳定性分析提供准确的孔隙压力输入，优化钻井液密度。