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基于决策树的钻井工况智能识别方法
文献摘要：
有效地提高钻井工作的安全性与生产稳定性,是当前钻井工作发展过程中面临的一个重要问题.本文针对钻井工况识别问题,基于钻井过程中多项监测数据,提出了一种基于决策树的钻井工况智能识别方法,并采用朴素贝叶斯算法、支持向量机以及钻井现场的实际钻井数据对该方法的有效性和准确性进行对比、验证,发现基于决策树的工况识别正确率最优且达到了97％.实验结果表明该方法能够实现钻井工况的智能识别,在一定程度上满足油田数字化与智能化的需求.
文献关键词：
钻井工况;决策树;朴素贝叶斯算法;支持向量机;智能识别
中图分类号：
作者姓名：
刘胜娃;曹湘华
作者机构：
中国石油川庆钻探工程有限公司长庆钻井总公司,陕西 西安 710021
文献出处：
引用格式：
[1]刘胜娃;曹湘华-.基于决策树的钻井工况智能识别方法)[J].新型工业化,2022(01):28-30
A类：
B类：
决策树,钻井工况,智能识别方法,生产稳定性,工作发展,工况识别,朴素贝叶斯算法,钻井现场,钻井数据,油田数字化
AB值：
0.17694
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