基于无监督学习的井漏风险层位预测方法

谭伟雄; 赵才顺; 李灿灿; 李文元

doi:10.26962/j.cnki.1991.2026.0051

广东石油化工学院学报 ›› 2026, Vol. 36 ›› Issue (3) : 55 -60. DOI: 10.26962/j.cnki.1991.2026.0051

基于无监督学习的井漏风险层位预测方法

谭伟雄, 赵才顺, 李灿灿, 李文元

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摘要

钻井工程经常会遇到井漏这一工程难题，钻前准确预测井漏风险层位对安全钻井尤为重要。井漏风险预测偏重于地震属性匹配关系的研究，为了减少对井漏层位属性标定结果的依赖性，基于无监督聚类算法，提取与井漏事件关系密切的关键参数。针对处理数据不平衡情况下的异常检测问题，基于支持向量机算法，构建井漏风险评估模型及井漏风险指数，对新钻井进行井漏风险层位评估。构建的井漏风险指数对应预测风险层位发生井漏的概率，可将预测的井漏风险分为4个等级，将预测结果与实际对比，符合率可达85.8%。本方法可解决井漏层位属性标定结果依赖性高和处理数据不平衡情况下的异常检测难题，为井漏的预防和处理提供新的技术思路。