摘要
钻井优化旨在通过调整诸如钻头负荷（WOB）等可变因素来提高钻井效率，其目标是提升钻进速度并降低整体钻井成本。为及时调整钻井参数，高效精准地控制钻头负荷至关重要。钻井优化着重于调整钻头负荷和钻头旋转速度等可控变量，以实现最高的钻进速率。因此，有必要对各种机器学习模型进行对比分析，以帮助从业者选择合适的预测模型。本研究采用了四种机器学习方法来预测钻头负荷：随机森林（RF）、K近邻算法（KNNs）、梯度提升回归法（GBR）以及决策树算法（DT）。这些机器学习技术是借助来自苏丹西部钻井数据集进行评估的，这是首次将此类数据用于该目的。本研究的主要成果在于利用针对我们数据集定制的机器学习技术实现了钻头负荷预测的自动化。测试结果显示，在所测试的算法中，随机森林的表现最为出色，预测准确率为98%，均方根误差仅为1.015。而KNN、GBR和决策树算法的预测准确率分别为91.40%、80.66%和100.00%，对应的均方根误差分别为2.008、3.011和6.27。总体而言，这项研究被视为该领域的一项开创性工作，它运用机器学习技术实现了对钻头负荷的预测。此外，本研究还提供了包含苏丹石油天然气行业钻井井况信息的公开数据集，这些数据集可用于后续实验、算法验证及分析研究。
