津滨海讯（记者 张伯妍 通讯员 张娅）记者10月25日获悉，新区企业海油发展工程技术公司专家程仲执笔撰写、公司完井首席工程师张亮指导的学术论文A Sequential Feature-Based Rate of Penetration Representation Prediction Method by Attention Long Short-Term Memory Network（《一种基于LSTM网络挖掘时序特征的钻井机械钻速预测方法》），在国际学术期刊SPE Journal发表，并被SCI收录。

SPE（国际石油工程师协会）成立于1957年，是为石油和天然气行业上游部门的管理人员、工程师、科学家和其他专业人士提供服务的全球最大的专业技术组织，在138个国家拥有成员11.9万余人，其职责是收集、传播和交流有关油气资源勘探、开发和生产方面的技术知识，并为专业人士提供提高技术和专业能力的机会。

SPE Journal为SPE协会旗下的主刊，为国际石油工程领域的顶级期刊，在石油工程领域拥有重要的学术影响力。该期刊主要涵盖石油与天然气勘探、开发和生产、能源转型、可再生能源、碳捕集利用与封存（CCUS）、氢能、地热、人工智能等领域的基础和应用创新研究，及时、准确、全面地报道国内外工程石油工作者在该领域的科学研究等工作中取得的经验、科研成果、技术革新、学术动态等。

SCI全称是Science Citation Index，是美国科学信息研究所出版的一部世界著名的期刊文献检索工具，收录全世界出版的数、理、化、农、林、医、生命科学、天文、地理、环境、材料、工程技术等自然科学各学科的核心期刊约3500种。通过严格的选刊标准和评估程序挑选刊源，从而做到SCI收录的文献能全面覆盖全世界最重要和最有影响力的研究成果。科研机构被SCI收录的论文总量，反映整个机构的科研、尤其是基础研究的水平；个人的论文被SCI收录的数量及被引用次数，反映他的研究能力与学术水平。

程仲在发表的这篇论文中谈到，在石油和天然气工程领域，机械钻速（ROP）预测一直是关键技术难题，其直接关系到钻井效率、成本控制和钻完井项目的整体作业实施，有效的预测不仅能优化钻井过程，更能确保作业的安全和经济性。在此背景下，论文探讨了如何利用长短时记忆（LSTM）网络进行ROP预测，尤其是时序特征在ROP预测中的作用。

经过深入研究，程仲揭示了影响ROP提高的一个核心机制——时序动态特征。在传统的方法中，这一机制往往被忽视，而程仲研究团队则发现其在精确预测ROP中起到关键性作用。通过实证分析，不仅验证了这一机制的存在，还发现它在提高ROP预测精度中的重要性。首次将钻井作业ROP预测的时序特征作为主要研究对象，证实该因素是影响ROP性能的重要指标，为基于数据驱动的钻井提速方法实践提供了理论支持。

这一成果是实证研究和实践的结合，是程仲钻完井数字化团队辛勤工作的结果，它为石油工程领域的钻井提速方法提供了有益的参考，推动钻井提速进一步发展。（海油发展工程技术公司供图）