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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利基于全样本的钻井风险的检测方法、装置和计算机设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119886806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411847475.4，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于全样本的钻井风险的检测方法、装置和计算机设备是由吴立伟;宋先知;李根生;祝兆鹏;李起豪;张启龙;周德涛;张子悦;周琛展设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全样本的钻井风险的检测方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本说明书提供了基于全样本的钻井风险的检测方法、装置和计算机设备，可用于油气钻探领域。基于该方法，具体实施前，根据预设的训练规则，在模型构建阶段，通过有效利用全量的样本井的样本录井数据，构建得到至少集成有中间第一类检测模型、中间第二类检测模型、中间第三类检测模型的初始的联合风险预测模型；在模型应用阶段，通过有效利用在目标井钻井过程中模型预测失败的目标井的录井数据进行负样本学习，训练得到符合要求的目标联合风险预测模型。具体实施时，利用目标联合风险预测模型，通过处理目标井的录井数据，检测目标井是否存在钻井风险。从而能够高效、精准地检测判断在目标井钻井过程中是否存在钻井风险，有效地保护钻井施工安全。

本发明授权基于全样本的钻井风险的检测方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于全样本的钻井风险的检测方法，其特征在于，包括： 获取目标井当前时间段的录井数据； 从当前时间段的录井数据中提取得到符合要求的目标有效数据；其中，所述目标有效数据至少包含有关键特征； 利用目标联合风险预测模型处理目标有效数据，得到对应的目标预测结果；其中，目标联合风险预测模型至少包括：目标第一类检测模型、目标第二类检测模型、目标第三类检测模型；所述目标联合风险预测模型为根据预设的训练规则，利用样本井的样本录井数据，以及在目标井钻井过程中使用模型预测失败的目标井的录井数据训练得到的； 根据目标预测结果，确定目标井当前是否存在钻井风险； 其中，所述目标联合风险预测模型按照以下方式根据预设的训练规则训练得到：获取样本井的样本录井数据；并根据第一样本处理规则，利用样本井的样本录井数据，构建得到第一训练数据集、第二训练数据集；构建初始的第一类检测模型、初始的第二类检测模型；其中，所述初始的第一类检测模型至少包括并联的LSTM结构和GRU结构，所述初始的第二类检测模型至少包括LSTM-AE结构；利用第一训练数据集对初始的第一类检测模型进行有监督学习，得到中间第一类检测模型；利用第二训练数据集对初始的第二类检测模型进行无监督学习，得到中间第二类检测模型；根据中间第一类检测模型，构建对应的中间第三类检测模型；其中，中间第三类检测模型与中间第一类检测模型的模型结构、模型参数相同；组合中间第一类检测模型、中间第二类检测模型、中间第三类检测模型，得到初始的联合风险预测模型；获取目标井钻井过程中采集到的目标井的录井数据；并根据第二样本处理规则，利用目标井的录井数据，构建得到第三训练数据集、第四训练数据集；其中，所述第四训练数据集为基于使用初始的联合风险预测模型预测失败的目标井的录井数据生成得到的；通过利用第三训练数据集对初始的联合风险预测模型中的中间第一类检测模型、中间第二类检测模型进行增量学习；同时，利用第四训练数据集对初始的联合风险预测模型中的中间第三类检测模型进行负样本学习，以得到符合要求的目标联合风险预测模型； 根据第一样本处理规则，利用样本井的样本录井数据，构建得到第一训练数据集、第二训练数据集，包括：根据第一样本处理规则，获取并根据发生钻井事故的历史录井数据，通过相关性分析，确定出与钻井事故关联的关键特征；根据关键特征，从样本井的样本录井数据中提取得到样本有效数据；根据样本有效数据，筛选出发生钻井事故的第一时间段的样本有效数据，以及发生钻井事故之前的第二时间段的样本有效数据，构建得到第一训练数据集；并根据样本有效数据，筛选出未发生钻井事故的样本有效数据，构建得到第二训练数据集； 根据第二样本处理规则，利用目标井的录井数据，构建得到第三训练数据集、第四训练数据集，包括：使用初始的联合风险预测模型处理目标井的录井数据，得到对应的预测结果；根据目标井的录井数据，随机提取有效数据进行组合，构建得到第三训练数据集；根据预测结果，从目标井的录井数据中筛选出使用模型预测失败的录井数据；并基于所述使用模型预测失败的录井数据，提取得到有效数据，作为负样本数据，以构建得到第四训练数据集。

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