关键词：机械钻速;LSTM神经网络;深度序列;实时预测;人工智能;深度学习
摘 要：机械钻速是钻井优化、缩短钻井周期的关键因素，传统的机械钻速预测大多是在钻井后进行钻井分析，预测效率和精度低、地层适用性不广。为了以更高效的方法预测得到高精度机械钻速，提出基于长短期记忆（LSTM）神经网络的深度序列机械钻速预测方法。采集实时钻井数据集，使用皮尔逊相关系数衡量各特征之间的相关性，筛选出井深、伽玛射线、地层密度、孔隙压力、井径、钻时、排量、钻井液密度等8个参数。构建LSTM神经网络模型，训练LSTM模型并预测ROP,对预测结果进行分析，并用决定系数（R²）、均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等指标对LSTM模型、BP模型和SVM模型性能进行对比分析。结果表明：LSTM模型其R²、RMSE和MAPE的值分别为0.948、1.151和17.075,相较于BP模型和SVM模型，其R²更大，RMSE和MAPE较小，说明LSTM模型预测性能更好。该方法有助于钻井工程师和决策者提前获得钻井信息，从而更好地规划钻井作业，缩短钻井周期，同时为钻井参数预测提供新的途径，能改善以往预测方法在处理复杂地层问题时效率不高、预测精度低等问题。
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