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龙图腾网获悉中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油工程技术研究院申请的专利一种基于地质和工程参数的钻井漏失速率预测方法及系统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：CN114876451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202110158166.6，技术领域涉及：E21B49/00；该发明授权一种基于地质和工程参数的钻井漏失速率预测方法及系统是由陈曾伟;李大奇;林永学;金军斌;刘金华;李凡;宋碧涛设计研发完成，并于2021-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于地质和工程参数的钻井漏失速率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于地质和工程参数的钻井漏失速率预测方法及系统，属于石油天然气勘探开发钻井领域。该方法包括：步骤一：获取影响井下漏失速率的参数，并采集钻井漏失速率；步骤二：对影响井下漏失速率的参数进行处理获得处理后的参数；步骤三：建立神经网络；步骤四：利用所述处理后的参数和钻井漏失速率对神经网络进行训练和验证得到钻井漏失速率预测模型；步骤五：利用漏失速率预测模型对待预测钻井进行预测得到待预测钻井的钻井漏失速率。利用本发明实现了基于地质和工程参数的钻井漏失速率人工智能预测，解决了钻井现场漏失速率预测仅凭专家经验法和理论计算法误差较大的问题，降低了钻井井漏风险，达到了安全高效钻井的目的。

本发明授权一种基于地质和工程参数的钻井漏失速率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于地质和工程参数的钻井漏失速率预测方法，其特征在于：所述方法包括： 步骤一：获取影响井下漏失速率的参数，并采集钻井漏失速率； 步骤二：对影响井下漏失速率的参数进行处理获得处理后的参数； 步骤三：建立神经网络； 步骤四：利用所述处理后的参数和钻井漏失速率对神经网络进行训练和验证得到钻井漏失速率预测模型； 步骤五：利用漏失速率预测模型对待预测钻井进行预测得到待预测钻井的钻井漏失速率； 所述步骤三的操作包括： 建立多层BP神经网络：多层BP神经网络包括一层输入层、2-6层隐含层、一层输出层； 设置多层BP神经网络中的神经元的个数如下： 输入层的神经元的个数为19个； 隐藏层的最后一层的神经元的个数为1个，其它每层隐藏层的神经元个数由公式确定，其中，i为输入层的神经元的个数，j为输出层的神经元的个数，a为1-10之间的常数； 输出层的神经元的个数为1个； 所述步骤一中的获取影响井下漏失速率的参数的操作包括： 获取19个影响井下漏失速率的参数，具体如下： 从测井资料中采集以下数据：垂深TVD、最大水平主应力SH、最小水平主应力Sh、破裂压力Pf、孔隙压力Pp、钻压WOB、转速RPM、钻速ROP、立压SP、钻井液排量FR、钻井液密度RHO、钻井液塑性粘度PV、钻井液动切力YP、钻井液失水FV、钻井液固含SC、钻井液堵漏材料含量LCMC、岩性LITH、单轴抗压强度USC、抗拉强度TSTR，其中岩性LITH为枚举类型； 利用下式计算获得单轴抗压强度USC： 利用下式计算获得抗拉强度TSTR： 上述两式中的Vcl为测井得到的地层泥质含量比，ρ为测井得到的地层岩石密度，Vp为测井得到的纵波速度，Vs为测井得到的横波速度； 所述方法在步骤五后进一步包括：根据待预测钻井的钻井漏失速率判断井下漏失风险大小，如果钻井漏失速率大于设定的阈值，则采取措施降低钻井漏失速率；所述措施包括：增加钻井液堵漏材料含量LCMC、降低钻井液密度或者降低钻井液排量。

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