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摘要
钻井过程中卡钻事故的监测预警对于钻井复杂识别、规避钻井事故的发生具有重大意义。在现场钻井过程中，由于未考虑井眼清洁状况，导致模型的应用受限，只能达到卡钻后识别，并不能实现真正意义上的卡钻预警。为此，基于瞬态岩屑运移模型和改进的摩阻扭矩模型，结合邻井历史录井数据，使用贝叶斯优化算法对钻井模型进行训练，使钻井模型更适应当前区块，提高卡钻事故预测结果。并采用钻井模型与机器学习相耦合的方法，提出了基于录井数据的实时卡钻预警技术。通过实时录井数据的输入，采用训练后的模型对卡钻风险参数进行实时监测，并利用发展趋势预测卡钻风险，在卡钻风险过高时发出警报。该方法将井眼清洁加入到卡钻风险预测，为钻井作业提供更为全面的决策支持，帮助工程技术人员及时采取有效措施避免卡钻发生，减少非生产时间。
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