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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉);湖北省城市地质工程院申请的专利基于地层岩性分类的小型钻机多模型钻速预测方法及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：CN115510736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202211016860.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于地层岩性分类的小型钻机多模型钻速预测方法及设备是由甘超;牛帅康;曹卫华;汪发文;徐俊;张思敏;张少锋设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于地层岩性分类的小型钻机多模型钻速预测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于地层岩性分类的小型钻机多模型钻速预测方法及设备，考虑地层岩性这一反映小型钻机钻进环境的重要因素在有关钻速预测的作用，通过引入地层岩性信息，建立多种岩性的钻速预测模型，分三个阶段进行，在第一阶段，根据实际工程应用经验，对数据进行筛选和重新取样，然后，通过小波滤波和归一化对数据进行处理；在第二阶段，从钻进数据中选择三种典型的岩性，利用实时钻进数据进行岩性分类；在第三阶段，利用第二阶段的岩性分类结果，将分类的钻进数据导入相应岩性的钻速模型中进行预测，为小型钻机钻进过程智能控制研究奠定良好的基础，解决了单一钻速模型对于不同地层岩性适应能力不高的问题，提高钻速预测精度。

本发明授权基于地层岩性分类的小型钻机多模型钻速预测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于地层岩性分类的小型钻机多模型钻速预测方法，其特征在于：包括： S1：根据实际工程应用经验，对井深、钻压、转速、扭矩、立压和钻速数据进行筛选和重新取样，然后，通过小波滤波和归一化对数据进行处理； S2：将地层岩性对应的钻压、转速、扭矩、立压和钻速数据经过步骤S1处理后划分为训练集、验证集和测试集；基于极限学习机和四折交叉验证方法建立岩性分类模型，利用训练集和验证集数据对该岩性分类模型进行训练，其输入是钻压、转速、扭矩、立压和钻速，输出是岩性； S3：将地层岩性对应的井深、钻压和转速数据划分为训练集、验证集和测试集，基于极限学习机和十折交叉验证方法建立每种岩性的钻速预测模型，利用训练集和验证集数据对该钻速预测模型进行训练，其输入是井深、钻压和转速，输出是预测钻速； S4：将训练好之后的岩性分类模型和对应的钻速预测模型进行整合，形成基于地层岩性分类的小型钻机钻速预测模型； S5：使用测试集数据进行该钻速预测方法的仿真验证，将达到预设验证精度的小型钻机钻速预测模型应用于实际工程中，得到实际中的预测钻速。

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地质大学(武汉);湖北省城市地质工程院，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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”。

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