典型文献
钻井溢流风险的自适应LSTM预警方法
文献摘要：
溢流会对油田的勘探过程造成严重的影响,众多钻井平台采取人工坐岗预警,十分依赖坐岗人员的积累经验,导致误报率和成本较高,因此迫切需要提高溢流预警的效率和质量.研究表明,将深度学习方法引入钻井能够有效提高溢流预警的准确性.然而,溢流发生的频率较低,不同井之间具有差异性,可获取的训练样本有限,这些因素都限制了当前预警算法的应用.针对上述问题,本文提出了一种自适应的长短期记忆网络(LSTM)溢流预警算法,该算法利用滑动窗口法扩充数据集,计算平均值增量实现不同井数据的自适应特征提取,进而屏蔽不同井的差异性,提高了算法的通用性.模型在离线验证以及现场溢流的早期预警上表现优良,与专家的经验标注保持了较高的一致性,均提前于操作人员的记录日志.模型的应用减轻了坐岗人员的负担,确保了溢流预警的效率与质量,对提高钻井工程溢流预警水平具有积极意义.
文献关键词：
溢流预警;数据集扩充;自适应;滑动窗口;长短期记忆网络
中图分类号：
作者姓名：
王钰豪;郝家胜;张帆;魏强;彭知南;段慕白
作者机构：
电子科技大学自动化工程学院,四川成都611731;川庆钻探公司钻采工程技术研究院,四川广汉618000
文献出处：
引用格式：
[1]王钰豪;郝家胜;张帆;魏强;彭知南;段慕白-.钻井溢流风险的自适应LSTM预警方法)[J].控制理论与应用,2022(03):441-448
A类：
溢流预警
B类：
溢流风险,预警方法,流会,油田,勘探,探过,钻井平台,积累经验,误报率,深度学习方法,训练样本,本有,预警算法,长短期记忆网络,法利,滑动窗口法,充数,自适应特征提取,屏蔽,通用性,离线,早期预警,操作人员,日志,效率与质量,钻井工程,数据集扩充
AB值：
0.288626
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