【摘 要】
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人工智能是当前的研究热点,已经被广泛用于工程应用和科学研究之中。传统产业与人工智能相结合已成为了发展的趋势之一,而石油钻井工程是典型的传统工业学科,溢流监测一直是该行业的重要课题之一,及时、准确的进行溢流监测,能有效提升钻井效率、减少损失降低钻井成本,实现安全、高效的钻井工程。本文使用机器学习算法对钻井溢流监测问题进行研究,主要工作如下:首先,对石油钻井过程中溢流产生的原因进行研究,以及在溢流发生
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人工智能是当前的研究热点,已经被广泛用于工程应用和科学研究之中。传统产业与人工智能相结合已成为了发展的趋势之一,而石油钻井工程是典型的传统工业学科,溢流监测一直是该行业的重要课题之一,及时、准确的进行溢流监测,能有效提升钻井效率、减少损失降低钻井成本,实现安全、高效的钻井工程。本文使用机器学习算法对钻井溢流监测问题进行研究,主要工作如下:首先,对石油钻井过程中溢流产生的原因进行研究,以及在溢流发生时钻井参数的表征规律,为钻井数据预处理提供技术基础。在钻井过程中取得的录井数据中溢流数据和非溢流数据存在严重不平衡情况,提出了非平衡数据的处理方法,比较了平衡数据和非平衡数据训练模型的溢流监测效果,并通过实际钻井系统验证了所提方法的更优性能。其次,在结合溢流发生时录井参数的表征规律和非平衡数据处理方法的基础之上,根据钻井过程中获取到的数据的具体情况,设计的钻井数据的预处理方案分为四个部分:钻井数据清洗、溢流特征选择、数据集划分与归一化、非平衡数据处理。溢流特征选择是对清洗之后数据依据溢流发生的征兆规律进行溢流特征筛选;数据集划分与归一化是将钻井数据划分为训练集、验证集和测试集;非平衡数据处理是对划分之后的训练集进行处理。最后,针对钻井过程中溢流监测问题的具体情况,提出了四层架构的钻井溢流监测方案,分别是数据源层、钻井数据预处理层、溢流监测模型训练层和溢流监测模型结果展示与分析层。在溢流监测模型训练层中,采用贝叶斯分类、logistic回归和神经网络分别对钻井数据进行训练,并分析三种模型效果。在溢流监测模型结果展示与分析层中,对最优溢流监测模型进行测试及结果展示分析,并通过对实际海域钻井过程进行验证,结果表明所提方案具有可行性。
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