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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利基于强化学习的井下工具面动态控制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：CN120487037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511003416.3，技术领域涉及：E21B44/00；该发明授权基于强化学习的井下工具面动态控制方法及系统是由夏泊洢;杨彦龙;宋先知;刘慕臣;李根生;祝兆鹏;张诚恺;王易玮设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的井下工具面动态控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种基于强化学习的井下工具面动态控制方法及系统，属于定向钻井技术领域。所述方法包括：采集目标井的钻井状态数据，对所述钻井状态数据执行数据预处理，基于预处理后的钻井状态数据构建对应的状态向量；基于所述状态向量调用基于DDPG算法训练得到的动作决策模型，获得动作指令；其中，所述动作决策模型的网络策略参数为上轮网络策略参数基于当前钻井状态数据与预构建的奖励函数之间的偏差修正后获得；对所述动作指令执行解析，确定目标物理动作；基于目标物理动作执行顶驱扭摆，并回收执行结果，直到执行结果指示工具面角符合预期。本发明方案提高了在复杂井段和剧烈扰动工况下的稳定性与实时控制效果。

本发明授权基于强化学习的井下工具面动态控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的井下工具面动态控制方法，其特征在于，所述方法包括： 采集目标井的钻井状态数据，对所述钻井状态数据执行数据预处理，基于预处理后的钻井状态数据构建对应的状态向量；其中， 对所述钻井状态数据执行数据预处理，基于预处理后的钻井状态数据构建对应的状态向量，包括：对所述钻井状态数据依次进行多阶段分域滤波处理、小波去噪处理和基于时间戳序列的插值同步处理，获得预处理后的数据；对预处理后的钻井状态数据中包含的地层类型、井斜角变化率和钻柱结构参数执行特征提取，获得特征提取结果；基于特征提取结果生成井段工况特征向量，并根据所述井段工况特征向量与预设状态模板进行匹配，以确定用于构建状态向量的目标特征集合和归一化处理方式；根据匹配的目标特征集合和归一化处理方式对基于预处理后的数据生成的状态向量的维度和参数结构进行裁剪和或扩展，获得对应的状态向量； 基于所述状态向量调用基于DDPG算法训练得到的动作决策模型，获得动作指令；其中， 所述动作决策模型的网络策略参数为上轮网络策略参数基于当前钻井状态数据与预构建的奖励函数之间的偏差修正后获得； 对所述动作指令执行解析，确定目标物理动作； 基于目标物理动作执行顶驱扭摆，并回收执行结果，直到执行结果指示工具面角符合预期。

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