基于可解釋性機器學習的ECD敏感性分析與預測技術

摘要： 當量鉆井液循環(huán)密度（ECD）計算過于繁瑣耗時，且其敏感性規(guī)律尚未得到明確認識。為此，采用ProHydraulic軟件對克深區(qū)帶的1928個數據點進行分析，以確定ECD的理論值，并建立了相關的特征參數。同時，利用可解釋性機器學習方法 SHAP對鉆井液特性、鉆進參數和環(huán)空容積等關鍵因素進行了敏感性分析。最終，利用線性回歸構建克深區(qū)帶計算ECD的經驗公式，涵蓋了12個主要特征參數。結...