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基于改进随机森林算法的钻井工况异常自动识别研究
文献摘要：
当前钻井工况异常复杂,异常工况特征较多,影响了钻井工况异常识别结果的准确性与全面性,为此,本文提出基于改进随机森林算法的钻井工况异常自动识别方法.布设传感器监测钻柱振动数据,提取数据中的钻井异常参数,使用EMD提取异常工况特征.结合异常工况特征提取结果,利用改进随机森林算法构建钻井工况异常自动识别模型,得到相关的识别结果.实验结果表明,设计方法在钻井工况异常自动识别方面具有极高的可靠性,能够保证工况异常识别结果的准确性与全面性.
文献关键词：
随机森林算法;钻井工况异常;异常识别;EMD;异常工况特征
中图分类号：
作者姓名：
刘胜娃;苏兴华;詹胜;何以晴;胡刚;隗崇华
作者机构：
中国石油集团川庆钻探工程有限公司长庆钻井总公司,陕西西安710018
文献出处：
引用格式：
[1]刘胜娃;苏兴华;詹胜;何以晴;胡刚;隗崇华-.基于改进随机森林算法的钻井工况异常自动识别研究)[J].电脑知识与技术,2022(35):87-89
A类：
钻井工况异常,异常工况特征
B类：
改进随机森林算法,异常识别,自动识别方法,布设,传感器监测,钻柱振动,提取数据,EMD,识别模型
AB值：
0.080331
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