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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于机器学习的多割理煤层井壁坍塌压力预测方法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：CN118313240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202410315734.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习的多割理煤层井壁坍塌压力预测方法是由时贤;龚武镇;黄维安;高祥森;曹绍华;倪红坚;皇凡生;王超杰;张卫东;陈峥嵘设计研发完成，并于2024-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的多割理煤层井壁坍塌压力预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习的多割理煤层井壁坍塌压力预测方法，属于油气钻井工程领域，包括：通过目标煤层的岩石力学计算模型和地应力计算模型，计算井壁稳定关键岩石力学参数；根据岩心观察和成像测井数据，确定目标煤层割理发育特征；根据得到的地应力、井眼轨迹参数、地层孔隙压力计算井周应力，基于Mogi‑Coulomb中间主应力法则结合具体割理发育特征，计算坍塌压力；选定7个参数作为输入参数，选取机器学习方法开展坍塌压力计算；建立坍塌压力和关键影响因素之间的拟合模型，实现坍塌压力的快速预测。本发明结合机器学习来预测多割理煤层的井壁坍塌压力，研究成果对保证煤层井壁稳定，实现煤层高效安全钻井具有重要指导意义。

本发明授权一种基于机器学习的多割理煤层井壁坍塌压力预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的多割理煤层井壁坍塌压力预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：收集煤层气井现场测井、录井和钻井资料，通过目标煤层的岩石力学计算模型和地应力计算模型，计算井壁稳定关键岩石力学参数，关键岩石力学参数包括弹性模量及泊松比，计算得到地应力，包括垂向主应力、水平最小主应力和水平最大主应力； S2：根据岩心观察和成像测井数据，确定目标煤层割理发育特征； S3：根据得到的地应力、井眼轨迹参数、地层孔隙压力计算井周应力，基于Mogi-Coulomb中间主应力法则，结合具体割理发育特征，计算坍塌压力pw，获得目标区块坍塌压力计算样本空间数据库； 并利用现场的井径扩大率参数对井壁失稳进行约束验证，区块全井平均井径扩大率参数保持在30％以下满足质量要求； S4：选定井斜角、井斜方位角、割理1倾向、割理1倾角、割理2倾向、割理2倾角、钻井液密度7个参数作为输入参数，选取机器学习方法开展机器学习建模，坍塌压力计算结果作为唯一输出参数； S5：建立坍塌压力和关键影响因素之间的拟合模型，实现坍塌压力的快速预测； 步骤S1中，根据纵波速度和横波速度计算动态弹性模量和动态泊松比的关系式为： 式中：Ed为动态弹性模量，MPa；μd为动态泊松比，无量纲；ρ为地层密度，gcm3；Vp为纵波速度，kms；Vs为横波速度，kms； 通过现场取心展开岩石力学三轴压缩实验即可获得岩石静态条件下的静态弹性模量Es和静态泊松比μs，采用线性回归分析方法建立动态参数和静态参数的线性表征，进一步结合地应力模型开展地应力计算，计算公式如下所示： 式中，σH为水平最大主应力，MPa；σh为水平最小主应力，MPa；σz为垂向主应力，MPa；ρ为地层体积密度，gcm3；h为地层厚度，m；g为重力加速度，ms2；H为深度，m；ζ1、ζ2为构造校正量，Es为静态弹性模量，GPa；μs为静态泊松比；α为有效应力系数；Pp为地层孔隙压力。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。