【摘 要】
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在钻井过程中,对溢流、漏失作出及时准确的判断具有重要意义。文章采用以数据为驱动的机器学习算法—随机森林方法,来对溢流、漏失进行实时识别判断。基于随机森林的溢漏实时
【机 构】
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中国石油集团工程技术研究院有限公司
【基金项目】
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集团公司直属院所基础研究和战略储备技术研究课题“智能钻井控制关键模型与方法研究”(编号:2017D5008-04)
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在钻井过程中,对溢流、漏失作出及时准确的判断具有重要意义。文章采用以数据为驱动的机器学习算法—随机森林方法,来对溢流、漏失进行实时识别判断。基于随机森林的溢漏实时判断方法包括:综合钻井实时测量数据和井史数据生成溢流、漏失原始数据集;对溢流、漏失原始数据集进行预处理;采用自助法采样技术生成溢流、漏失训练数据集;对每个训练集,采用分类回归树算法生成分类树;对新的实时数据,利用已生成的分类树的投票结果判断是否有溢流、漏失发生。现场实例显示,通过对钻井实时测量数据的合理预处理,结合随机森林的方法,溢流、漏失可在早
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