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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利多井联动的钻井参数多层级优化决策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：CN120867707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511088742.9，技术领域涉及：E21B44/00；该发明授权多井联动的钻井参数多层级优化决策方法及系统是由祝兆鹏;张瑞;宋先知;李根生;张诚恺;潘涛;刘慕臣;颜志;李起豪设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本多井联动的钻井参数多层级优化决策方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种多井联动的钻井参数多层级优化决策方法及系统，方法包括：获取钻井作业过程中的实时钻井数据，以确定第一破岩参数；在第一破岩参数处于预设范围以外的情况下，根据预设模型预测实时钻井数据对应的机械钻速；根据机械钻速和钻井约束条件生成多个候选参数组，基于多目标优化的目标函数确定每个候选参数组对应的函数值；根据每个候选参数组的函数值确定多个候选参数组中的目标参数组；根据目标参数组确定目标钻井工作参数，以将目标钻井工作参数作为当前的钻井工作参数进行钻井作业。上述方案，在规避井下发生复杂工况的同时，利用多目标优化算法对钻井工作参数进行智能优化，综合提高钻井效率。

本发明授权多井联动的钻井参数多层级优化决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多井联动的钻井参数多层级优化决策方法，其特征在于，所述方法包括： 获取钻井作业过程中的实时钻井数据，所述实时钻井数据包括钻井工作参数和钻头使用数据； 根据所述实时钻井数据确定第一破岩参数； 在所述第一破岩参数处于预设范围以内的情况下，将所述实时钻井数据输入至预设模型，以通过所述预设模型输出机械钻速的预测值，所述预设模型是根据历史实时钻井数据训练得到的模型，所述预设模型包括第一图学习模块和第二图学习模块； 根据所述机械钻速的预测值和钻井约束条件生成多个候选参数组，每个候选参数组包括多个不同类型的第二破岩参数； 基于目标函数确定每个候选参数组对应的函数值，其中，所述函数值是每个候选参数组包括的所有第二破岩参数的加权求和值，所述目标函数是以所有归一化的第二破岩参数最小以及所述函数值最小来求解的； 根据每个候选参数组的函数值确定所述多个候选参数组中的目标参数组； 根据所述目标参数组确定目标钻井工作参数，以将所述目标钻井工作参数作为当前的钻井工作参数进行钻井作业； 其中，所述将所述实时钻井数据输入至预设模型，以通过所述预设模型输出机械钻速的预测值包括： 获取所述历史实时钻井数据，所述历史实时钻井数据包括历史钻井工作参数、地层分层数据以及历史钻头使用数据； 基于所述第一图学习模块根据所述地层分层数据对所述历史钻井工作参数和所述历史钻头使用数据进行动态聚类处理，生成地层信息预训练图，其中，所述地层信息预训练图以每类地层表征为节点，且根据所述历史钻井工作参数和所述历史钻头使用数据对每个节点进行表征嵌入； 基于所述第二图学习模块分别对所述钻井工作参数和所述钻头使用数据进行序列化重构，以生成钻井参数关联知识图； 通过时序卷积网络对所述钻井参数关联知识图进行时序模式的提取，以得到时序特征； 通过图编码模块对所述时序特征和所述地层信息预训练图的邻接矩阵进行融合卷积，以得到高维隐藏特征； 对所述高维隐藏特征进行解码映射，以获取所述预设模型输出的机械钻速的预测值。

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