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龙图腾网获悉昆仑数智科技有限责任公司;中国石油天然气集团有限公司申请的专利井筒稳定性预测模型训练、井筒稳定性的预测方法及装置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：CN117236403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202311162164.X，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权井筒稳定性预测模型训练、井筒稳定性的预测方法及装置是由李雪松;丁建新;王建华;邹卓峰;曾杰;孙小强;管震;李洪松设计研发完成，并于2023-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本井筒稳定性预测模型训练、井筒稳定性的预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种井筒稳定性预测模型训练、井筒稳定性的预测方法及装置。所述方法包括：根据获取到的邻井的控压钻井数据、测井数据、钻井数据、地层压力剖面数据、井底压力数据以及钻井风险类型数据；分别确定地层压力输入向量、井底压力输入向量和风险类型输入向量，根据地层压力剖面数据和地层压力输入向量，得到地层压力预测模型；根据井底压力输入向量和井底压力数据，得到井底压力预测模型；根据钻井风险类型数据与风险类型输入向量，得到工程参数神经网络；将地层压力预测模型、井底压力预测模型以及工程参数神经网络并联，生成井筒稳定性预测模型。能够准确预测井筒存在的风险类型。

本发明授权井筒稳定性预测模型训练、井筒稳定性的预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种井筒稳定性预测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取邻井的控压钻井数据、测井数据、钻井数据、地层压力剖面数据、井底压力数据以及钻井风险类型数据； 根据所述地层压力剖面数据与所述测井数据，确定地层压力输入向量，根据所述地层压力剖面数据和所述地层压力输入向量，得到第一训练样本，将所述第一训练样本输入至预搭建的第一神经网络中进行训练，得到地层压力预测模型； 根据所述控压钻井数据和所述井底压力数据，确定井底压力输入向量，根据所述井底压力输入向量和所述井底压力数据，得到第二训练样本，将所述第二训练样本输入至预搭建的第二神经网络中进行训练，得到井底压力预测模型； 根据所述钻井风险类型数据与所述钻井数据，确定风险类型输入向量，根据所述钻井风险类型数据与所述风险类型输入向量，得到第三训练样本，将所述第三训练样本输入至预搭建的第三神经网络中进行训练，得到工程参数神经网络； 将所述地层压力预测模型、所述井底压力预测模型以及所述工程参数神经网络并联，生成井筒稳定性预测模型，所述井筒稳定性预测模型用于输出所述邻井存在的风险类型。

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