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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利基于联邦学习的钻井风险确定方法、装置和电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121660030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610156989.8，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于联邦学习的钻井风险确定方法、装置和电子设备是由宋先知;祝兆鹏;周德涛;李根生;张诚恺;黄中伟;周蒙蒙;王斌;王天宇设计研发完成，并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的钻井风险确定方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本说明书提供了基于联邦学习的钻井风险确定方法、装置和电子设备，属于钻井施工技术领域。具体实施前，部署于多个不同油气区域的多个节点终端与中央节点服务器根据预设的联合训练规则，在样本数据不离开油气区域本地的前提下，协作进行基于油气区域数据隐私保护的预设的联邦学习，并结合信息新鲜度每间隔预设时间段进行预设的异步更新，得到全局风险预测模型。具体实施时，获取当前时间段的第一油气区域中的已钻井的参考数据、目标井的关联数据，以及当前的全局风险预测模型；并利用已钻井的参考数据对当前的全局风险预测模型进行匹配调整；再利用调整后的当前的第一风险预测模型通过处理目标井的关联数据，确定目标井当前是否存在钻井风险。

本发明授权基于联邦学习的钻井风险确定方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的钻井风险确定方法，其特征在于，应用于第一节点终端，所述第一节点终端部署于第一油气区域，所述方法包括： 获取当前时间段的第一油气区域中的已钻井的参考数据、目标井的关联数据，以及当前的全局风险预测模型；其中，所述当前的全局风险预测模型为基于预设的联合训练规则，利用多个不同油气区域的样本数据进行基于油气区域数据隐私保护的预设的联邦学习，并结合信息新鲜度每间隔预设时间段进行预设的异步更新后得到的模型； 利用已钻井的参考数据对当前的全局风险预测模型进行匹配调整，得到与当前的第一油气区域相匹配的当前的第一风险预测模型； 利用当前的第一风险预测模型处理目标井的关联数据，得到关于目标井的目标预测结果； 根据所述目标预测结果，确定目标井当前是否存在钻井风险； 其中，所述方法还包括：接收联合训练请求；响应所述联合训练请求，获取第一油气区域的样本数据；根据预设的联合训练规则，构建初始的第一预测模型；利用第一油气区域的样本数据，在本地训练初始的预测模型，得到相应的第一预测模型；同时，根据所述第一油气区域的样本数据，以及第一预测模型，确定出关于第一预测模型的模型辅助数据；其中，所述模型辅助数据至少包括：第一油气区域的样本数据的情况特征分布统计结果、第一油气区域的样本数据的采集时间、第一预测模型的训练完成时间、第一油气区域的样本数据针对第一预测模型的贡献度参数；根据预设的联合训练规则，对第一预测模型的模型参数和模型辅助数据分别进行相匹配的加密处理，得到第一预测模型的模型参数的密文数据和模型辅助数据的密文数据；将所述第一预测模型的模型参数的密文数据和模型辅助数据的密文数据发送至中央节点服务器；其中，所述中央节点服务器接收不同油气区域的节点终端上传的基于不同油气区域的多个预测模型的模型参数的密文数据和模型辅助数据的密文数据；所述中央节点服务器还根据预设的联合训练规则，基于强化学习框架，利用多个预测模型的模型参数的密文数据和模型辅助数据的密文数据通过对所述多个预测模型在密文状态下进行动态加权聚合，得到全局风险预测模型；接收中央节点服务器下发的全局风险预测模型。

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