摘要
本发明公开了一种基于钻井多工况的钻井异常状态智能识别方法，包括以下步骤，拆分钻井工况为多个钻井状态；数据自动清洗，通过滤波算法进行异常值自动平滑处理；构建钻井工况‑状态识别模型，调整为大数据驱动的自适应阈值；筛选关键录井参数；建立不同钻井工况‑状态模型库；融合时序注意力网络；建立异常解释模块。本发明基于钻井全过程的工况识别、智能模型对于风险表征的捕捉，使异常状态识别结果具有可解释性，可有效预测未来可能发生的钻井风险，能够在早期识别并解释异常工况，有效避免后续钻井事故的发生。解决了钻井风险预测方法时效性差，可解释性差、稳定性欠佳的问题，从而更合理更明确地解决钻井风险相关问题，助力安全优快钻井。
