摘要
本发明公开了一种钻井早期溢流智能预警方法，包括步骤：(1)获取与立管压力变化相关的录井数据；(2)通过EMD分解获取的录井数据，得到IMF分量；(3)通过KPCA降维提取主要影响立管压力的IMF分量；(4)运用INFORMER深度学习算法，结合实测立管压力，对主要分量进行训练学习，得到立管压力在正常无风险情况下的深度学习时间序列预测模型；(5)利用当前深度学习参数，预测下一阶段钻进工况下的立管压力变化；(6)通过对比立管压力预测值和实测值的偏差来识别早期溢流，进一步截取与预测立管压力不同的曲线，运用多相流模型模拟的早期溢流立管压力进行溢流风险的定量化分析。本发明的方法为早期溢流风险预警提供了技术手段与理论支撑。
