典型文献
基于工程录井数据的井漏智能诊断方法
文献摘要：
井漏是钻井中常见的复杂情况,影响因素众多且漏失机理复杂.传统方法识别井漏的准确率不高且时效性较差,而人工智能技术能够很好地解决多参数、非线性的复杂问题.为提高井漏风险诊断准确率和效率,提出了一种利用人工智能模型快速诊断井漏的方法.为减少输入维度提高模型的计算效率,利用相关性分析和经验知识优选出总池体积、进出口流量差和立管压力等7种井漏表征参数,基于随机森林、支持向量机、BP神经网络和逻辑回归4种机器学习算法分别建立井漏智能诊断模型并对模型进行优化.研究结果表明,随机森林模型的表现效果最好,其在测试集上对井漏识别的准确率达到98％.此外相对重要性分析表明,总池体积、立管压力、进出口流量差、钻井液密度和大钩载荷是准确诊断井漏风险的主控参数.研究结果对高效准确识别井漏风险,提高钻井效率具有重要意义.
文献关键词：
井漏;智能诊断;工程录井数据;机器学习;相关性分析;随机森林
中图分类号：
作者姓名：
陈凯枫;杨学文;宋先知;陈冬;张伟;韩亮;邢星
作者机构：
中国石油塔里木油田分公司;中国石油大学 北京
文献出处：
引用格式：
[1]陈凯枫;杨学文;宋先知;陈冬;张伟;韩亮;邢星-.基于工程录井数据的井漏智能诊断方法)[J].石油机械,2022(11):16-22
A类：
工程录井数据
B类：
井漏,智能诊断方法,复杂情况,漏失机理,方法识别,多参数,复杂问题,高井,漏风,风险诊断,诊断准确率,人工智能模型,快速诊断,计算效率,经验知识,出口流量,立管,表征参数,逻辑回归,机器学习算法,立井,智能诊断模型,随机森林模型,测试集,相对重要性分析,钻井液密度,大钩载荷,主控,准确识别,钻井效率
AB值：
0.315176
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