一种基于岩性识别的高压环境下钻井参数智能优选方法

本发明公开一种基于岩性识别的高压环境下钻井参数智能优选方法，通过声波时差与经验系数建立地层强度动态模型；采用双阈值数据分类机制，以130 API伽马值为界划分岩性数据集，同步引入钻井液液柱压力模型作为泥岩样本的特征参数，通过Spearman相关性分析筛选出与机械钻速显著相关的8项关键参数。采用改进的随机森林算法进行模型构建，设置500棵决策树的集成规模，限定单棵树最大深度为10以防止过拟合，并通过袋外误差实时监控模型性能，当误差率低于15%时自动终止训练。本发明创新性地将特征重要性评估与参数推荐相结合，基于平均不纯度减少量对输入参数进行动态加权，最终输出钻压与转速的最优组合方案，提升泥岩地层机械钻速。