新疆石油报讯（通讯员 柯迪丽娅·帕力哈提 高迎春）近日，新疆油田公司采油工艺研究院（监理公司）自主研发的《一种基于机器学习的井底钻井参数监控及优化方法》获国家发明专利授权。

　　该专利针对油气勘探开发钻井监测难题，创新构建机器学习智能解决方案，实现了井下参数监测由“经验驱动”向“数据驱动”的重要跨越。

　　在复杂地层钻进过程中，钻具组合与地层的变化常导致机械钻速差异大、井下震动加剧、钻头磨损严重等问题，传统录井技术依赖地面传感器采集数据，存在传感器异常、数据中断等采集风险，造成了井下监测“看不清”与“判不准”的技术痛点，难以满足精细化管理需求。

　　该专利的核心创新在于，通过钻井工程的软杆模型准确拟合井底钻头钻压及扭矩，进而引入无监督机器学习算法对井底机械比能（MSE）进行自适应异常判断。不同于传统固定阈值方法，该技术通过多算法的综合评定，实现对井下震动、黏滑、泥包等风险的实时监测与早期预警，并结合工程业务逻辑形成完整的MSE决策树流程，构建多算法综合评定机制，系统能够自动学习正常钻进过程中的数据特征模式，自适应识别出时序数据中的微小、隐蔽的异常波动，最终输出参数优化建议。

　　“下一步，科研人员将以数智融合为驱动，通过强化监测与优化的闭环控制，推动钻井过程从被动响应式向智能决策型转变，全面提升作业效率与运行安全水平，为新疆油田高质量发展筑牢技术底座，赋能油气勘探开发迈向更高层次智能化转型。”采油工艺研究院（监理公司）相关负责人说。