典型文献
基于SG-KN N的随钻地层流体组分光谱感知技术研究
文献摘要：
在油气井钻探的过程中,井下的油气藏和地层的相关信息会以返出钻井液为载体被带到地面上,通过对返出钻井液的检测分析,就可得到井下油气藏的信息和地层流体成分类型的判断,了解井下的地层流体种类状况.文章提出基于S-G卷积平滑结合K-近邻法的随钻地层流体组分光谱感知分析的新方法,将柴油、甲烷、水按一定比例混合并得到气液混合液,以模拟返出钻井液的实际主要烃类类别,利用光谱感知技术检测混合液样品,得到大量实验数据,经过S-G平滑和归一化法进行数据预处理,结合KN N算法模型来实时在线检测返出钻井液,实现对返出钻井液中的油、气、水进行定性分析预测.与其他模型比较,该方法具有较强的数据处理能力,并且定性分析准确度较高,可以满足钻井现场对返出钻井液进行组分分析预测的技术要求.
文献关键词：
SG-KNN;光谱感知;返出钻井液;地层流体;定性预测
中图分类号：
作者姓名：
倪朋勃;吴昊晟;毛敏;杨海;向超
作者机构：
中法渤海地质服务有限公司;西南石油大学
文献出处：
引用格式：
[1]倪朋勃;吴昊晟;毛敏;杨海;向超-.基于SG-KN N的随钻地层流体组分光谱感知技术研究)[J].钻采工艺,2022(05):45-50
A类：
光谱感知,返出钻井液
B类：
SG,随钻,钻地,地层流体,感知技术,油气井,钻探,井下,油气藏,带到,检测分析,下油,体成分,分类型,滑结,近邻,感知分析,柴油,定比,气液,混合液,烃类,利用光,归一化法,数据预处理,算法模型,实时在线检测,分析预测,模型比较,处理能力,钻井现场,组分分析,KNN,定性预测
AB值：
0.264313
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