机械钻速（ROP）是反映钻井效率和工程风险的一个重要参数，对于高度非线性的钻井系统，传统的钻速方程和全连接神经网络计算的方法无法全面考虑影响ROP的工程因素，应用时间序列技术的LSTM神经网络方法构建机械钻速预测模型，通过优化LSTM网络结构和预测长度提高模型预测精确度，研究发现ROP预测范围在10m以内较为准确，以模型误差的高斯分布为参考提出机械钻速异常值检测的方法。
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