基于机器学习的深水钻井大数据处理方法研究

基于机器学习的深水钻井大数据处理方法研究

论文摘要

智能化是深水钻井技术未来主要研究方向,将是钻井与信息,微电子、机器人,通信网络等许多其他技术的融合。其中钻速预测与优化一直是深水钻井重要研究内容,在使用机器学习的方式进行钻速预测的过程中,数据集中离群点的存在会干扰钻速预测的准确性。本文基于钻井数据研究了常用的离群点检测算法的基本原理,以去除离群点后的数据训练得到的钻速预测模型效果作为参考,评估并分析了上述离群点检测算法应用于钻井数据中的效果,提出了一种面向钻井数据应用的离群点检测算法。验证表明,在检测到的离群点比例不变的情况下,所提方法去除离群点后训练得到了更优的模型效果,为钻井数据的实际应用奠定基础。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 问题与需求
  • 2 离群点标记算法对比
  •   2.1 多元离群点分析方法效果对比
  •   2.2 基于聚类的离群点检测算法的实现与分析
  • 3 离群点检测方法的选取与融合
  • 4 结 语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 殷志明,刘书杰,谭扬,李永华

    关键词: 深水钻井,智能钻井,机器学习,钻速预测,离群点

    来源: 海洋工程装备与技术 2019年S1期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

    专业: 石油天然气工业

    单位: 中海油研究总院有限责任公司,北京邮电大学信息与通信工程学院

    基金: 国家重点研发计划(项目编号:2017YFC0804500),中海油创新基金课题“基于大数据的深水钻井作业实时监测优化及精准钻井软件支持系统”,中海油课题“深水深层井钻井关键技术研究”联合资助

    分类号: TE52

    页码: 446-453

    总页数: 8

    文件大小: 1061K

    下载量: 207

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