基于大数据和无监督聚类算法的岩石可钻性表征和预测方法

摘要

岩石可钻性的评估在地质勘探和钻井工程中具有重要意义。传统的评价方法主要基于岩心可钻性测试结果，但受制于岩心获取困难和费用昂贵的限制，开发新的无监督学习方法变得愈发重要。针对这一问题，提出了基于测井大数据和无监督聚类算法的连续地层可钻性评估方法。首先，利用自组织映射神经网络对大量的测井数据进行聚类，将地层特征进行有效提取和分类；然后，通过分析每个聚类对应地层的机械钻速分布，将地层分成了6个可钻性等级，从而实现了对地层可钻性的有效评估。这项研究的核心价值在于利用了大数据和先进的无监督学习算法，克服了传统方法中对大量岩心可钻性测试结果的依赖，并取得了显著的成果。通过该方法成功对测试井地层进行了可钻性分级，并验证了其有效性。研究结果显示，随着可钻性等级的增加，地层所对应的平均机械钻速逐渐降低；并且与岩心实测法相比较，模型得到的岩石可钻性等级划分结果偏差不大。这一结果进一步印证了该方法在连续地层可钻性评估中的重要性和准确性。

关键词

钻井 / 可钻性 / 机器学习 / 机械钻速 / 神经网络 / 大数据