基于注意力机制的卷积神经网络机械钻速预测方法

传统机器学习方法在进行机械钻速预测时,受复杂特征提取和人为认知局限性的影响,难以满足现场预测精度要求。基于此,提出一种特征提取和回归预测相结合的机械钻速预测方法。首先,采用箱型图和独热编码对钻井实测数据进行预处理,清除异常数据并将离散特征连续化。其次,应用卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)挖掘数据特征,并在网络中引入通道注意力机制(squeeze-and-excitation network, SENet),实现对CNN特征通道重要性程度的合理分配,建立SE-CNN机械钻速预测模型。最后,将SE-CNN模型与CNN模型进行对比分析,结果表明：SE-CNN模型的拟合优度提高了2.1%,平均绝对误差和均方根误差分别降低了1.1%和1.5%。SE-CNN模型具有较高的预测精度,可以用于现场机械钻速预测,为钻井提速提供科学参考。