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龙图腾网获悉中石化石油工程技术服务有限公司;中石化江汉石油工程有限公司;中石化江汉石油工程有限公司页岩气开采技术服务公司申请的专利基于变分自编码器人工智能模型的钻井参数优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115906310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211400389.X，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于变分自编码器人工智能模型的钻井参数优化方法是由廖若君;赵勇;阎续;王建斌;倪方杰;刘俊君设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于变分自编码器人工智能模型的钻井参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于变分自编码器人工智能模型的钻井参数优化方法，包括以下步骤：首先采集钻井工程参数数据、测井数据以及钻井液性能数据；将采集到的井史数据资料进行数据预处理，数据预处理包括数据筛选、离群点处理、数据标准化处理，最终得到经过预处理的钻井工程参数数据、测井数据以及钻井液性能数据。将预处理的数据作为输入，构建并训练无监督变分自编码器的人工智能模型，输出隐变量空间特征变量。将隐变量空间特征变量与机械钻速相关联，实现由目标机械钻速到隐变量空间特征变量，进而到最优钻井参数组合的推荐。本发明能够更加精准、更加便捷的提出不同井段下的最优钻井参数推荐，进而确保钻进提速提效的顺利开展。

本发明授权基于变分自编码器人工智能模型的钻井参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变分自编码器人工智能模型的钻井参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过对采集到的井史数据资料整理得到预测堵漏配方所需的14个参数：体积模量、杨氏模量、泊松比、岩石单轴抗压强度、最大水平主应力、最小水平主应力、剪切模量、地层种类、钻压、转速、排量、扭矩、钻井液密度、钻井液粘度； S2、将采集到的井史数据资料进行数据预处理，数据预处理内容包括线性相关数据删除、离群点处理、数据归一化处理，最终得到预处理后的工程参数数据； S3、将预处理后的数据作为输入，以重构误差以及KL损失达到稳定并且和最小作为标准，建立并优化无监督的变分自编码器人工智能钻井参数优化模型； S4、在变分自编码器训练完成后，通过将变分自编码器输出隐变量参数，将目标机械钻速范围与隐变量进行对应框选，并再次通过变分自编码器根据框选范围后的隐变量参数，给出对应的钻井参数组合； S5、根据特定层段的地质参数范围以及工程参数预设范围进行筛选，最终得出目标钻速下的推荐钻井参数组合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中石化石油工程技术服务有限公司;中石化江汉石油工程有限公司;中石化江汉石油工程有限公司页岩气开采技术服务公司，其通讯地址为：100029 北京市朝阳区惠新东街甲6号第12层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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