DRILL STRING STICK/SLIP PREDICTION AND MITIGATION

A method includes generating one or more hybrid physics models each configured to predict a value for a drilling condition based on training data, training a machine learning model to predict a drilling condition severity based on the training data and the value of the drilling condition predicted by the one or more hybrid physics models, receiving sensor data representing present drilling data, predicting the drilling condition, based at least in part on the sensor data, using the hybrid physics model, and predicting the drilling condition severity, based at least in part on the drilling condition that was predicted and the sensor data, using machine learning model that was trained. Un procédé consiste à générer un ou plusieurs modèles de physique hybrides conçus chacun pour prédire une valeur pour une condition de forage sur la base de données d'entraînement, entraîner un modèle d'apprentissage automatique pour prédire une sévérité de condition de forage sur la base des données d'entraînement et de la valeur de la condition de forage prédite par lesdits un ou plusieurs modèles de physique hybrides, recevoir des données de capteur représentant des données de forage actuelles, prédire la condition de forage, sur la base, au moins en partie, des données de capteur, à l'aide du modèle de physique hybride, et prédire la sévérité de la condition de forage, sur la base, au moins en partie, de la condition de forage qui a été prédite et des données de capteur, à l'aide d'un modèle d'apprentissage automatique qui a été entraîné.