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1. 机器学习算法概述及其在钻井工程中的应用

李宏波, 罗平亚, 白杨, 李道雄, 常爽, 柳新国

新疆石油天然气 2022, 18 (1): 1-13. DOI: 10.12388/j.issn.1673-2677.2022.01.001

摘要（188）

PDF （1853KB）（63）

在互联网大数据时代，人工智能的核心—机器学习方法应用在钻井工程中是未来发展的大方向。其中钻井工程作为油气勘探开发过程中的中坚力量，利用机器学习方法优化钻井参数、进行事故预测与预警对于指导钻井工作经济、安全、高效、环保进行具有重要意义。针对利用以往经验、数据难以有效指导深井超深井钻井工作的情况，对目前机器学习所使用的算法进行了概述，浅析了机器学习应用在钻井工程中带来的益处，结合实际钻井工程需求调研了目前国内外机器学习在钻井工程中的一些实际应用，指出了机器学习在钻井工程中应用时面临的问题所在，对指出的问题提出了几点解决方法，期望机器学习技术能为我国钻井工程的发展添砖加瓦。

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2. 青海油田狮子沟-英中构造带堵漏技术研究

刘凤和 , 刘德秩 , 谯世均 , 邢星 , 雷彪 , 白杨

新疆石油天然气 2021, 17 (4): 1-7.

摘要（199）

PDF （2795KB）（84）

针对青海油田狮子沟-英中构造带钻遇过程中发生的井漏技术难题，开展了地质分析，施工难点总结，以及钻井液堵漏对策研究。以狮子沟-英中构造带地区SX58井为例，研究发现该地区深部E ₃ ² 地层低承压裂缝性漏失为井漏的主要因素。针对部E ₃ ² 地层测井资料及钻井反馈，结合3D打印技术，设计研发了模拟裂缝模型并建立其堵漏实验评价方法。通过室内实验，优化堵漏材料及堵漏浆配方，为青海油田后续优快钻井提供借鉴和指导。

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