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摘要：为有效解决压裂过程砂堵事故识别方法费时费力、精度低且无法实现实时预警的问题，基于施工压力、排量和砂比等多参数数据分析和深度学习算法，开发了海上压裂井砂堵风险自动识别与智能预警模型．利用具有注意力机制的长短期记忆（attention long short-term memory, Att-LSTM）神经网络，构建了施工压力实时预测模型，可提前40 s预测压力变化，精度高于92%；改进具有注意力机制的卷积-长短期记忆（Att-CNN-long short-term memory, Att-CNN-LSTM）神经网络，建立了压裂砂堵识别模型，时间误差低于1min．耦合两种模型并嵌入迁移学习技术，构建了具有可继续学习功能的压裂砂堵风险实时预警方法．结果表明，压裂砂堵风险实时预警模型通过压力预测值驱动砂堵识别，输出当前及未来40 s砂堵概率（取最高5个概率值均值），现场验证显示可提前38～42 s触发预警．同时，该模型中迁移学习模块使正式训练迭代次数从2 000次降至300次，计算效率提升6.7倍．研究表明，机器学习方法可以提高压裂砂堵识别精度和效率，有效加快压裂决策智能化进程．
