摘要
在石油勘探开发过程中往往会出现井壁失稳问题，如何确保井壁稳定对于安全钻井和生产至关重要。目前分析井壁稳定性的经验公式法、数值模拟法存在适应性低、计算复杂度高等局限性，致使预测井壁稳定性问题依旧面临挑战。在深层钻井中，影响地层井壁稳定性参数较多，且各参数之间存在复杂的非线性关系，提取可靠的影响因素困难较大。由于机器学习方法对解决多目标非线性复杂问题的效果较好，因此本文从数据处理，特征提取和模型选择三个方面，对机器学习方法预测井壁稳定性的问题进行了研究。研究结果表明： （1）通过SOFM神经网络并结合属性重要性确定，可以对钻井特征参数进行有效的离散。该方法能够考虑到整个信息系统中所有数据组的关系，从而最大程度保留了信息系统中原有的不可分辨关系和有价值的信息。 （2）通过基于条件信息熵的粗糙集属性约简算法，将14个钻井特征参数约简至7个，分别为：排量、钻井液密度、方位角、环空压耗、转速、立管压力以及机械钻速。灰色关联分析方法的实验对比表明，该方法能够对钻井特征参数实现有效的约简。 （3）建立RS-CatBoost、GRA-CatBoost和CatBoost三种模型以验证属性约简方法的合理性，其中RS-CatBoost模型的预测效果最佳，预测准确率为85.47%。与RF和XGBoost两种模型进行对比，RS-CatBoost的性能优于其他两种模型，但所有模型对第二、四风险等级预测的效果较差。 （4）利用贝叶斯优化（BO）算法对CatBoost模型的四个超参数进行寻优，并与网格搜索（GS）算法进行对比。最终BO和GS算法分别将CatBoost模型的准确率提高了7.78%和2.37%，BO算法优化效果优于GS算法，且BO-CatBoost模型的准确率达到93.25%。 （5）为验证本文所建立模型的合理性，对塔里木盆地某区块的井壁风险等级进行预测，建立的 BO-CatBoost 模型准确率达到 86.49%，并准确预测出在4000-4200m井深范围内存在井壁风险等级较高的情况，与现场实际情况相符合。
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