【摘 要】
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钻井过程中的生产数据是推动产业发展的重要驱动力,也是未来人工智能在钻井行业应用的基础。当前国内外行业巨头均已开始建立生产数据的收集与分析平台,但普通生产一线作业的数据整合与分析仍未引起重视。本文以采集自南海某区域10口井44种不同参数共21912条数据为例展现了生产数据从采集至定量分析的全流程。通过图像点采算法与数据插值补齐算法,实现不同格式数据的矩阵化整合。经过标准化与可视化的处理,可完成对整合
【出 处】
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第二十一届全国探矿工程（岩土钻掘工程）学术交流年会论文集
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钻井过程中的生产数据是推动产业发展的重要驱动力,也是未来人工智能在钻井行业应用的基础。当前国内外行业巨头均已开始建立生产数据的收集与分析平台,但普通生产一线作业的数据整合与分析仍未引起重视。本文以采集自南海某区域10口井44种不同参数共21912条数据为例展现了生产数据从采集至定量分析的全流程。通过图像点采算法与数据插值补齐算法,实现不同格式数据的矩阵化整合。经过标准化与可视化的处理,可完成对整合数据的定性分析,明确生产数据的规律与趋势。在此基础上,通过统计分析、相关性分析与因子分析,可获得数据特征值,也能明确不同数据间的相互关系。分析结论实现了数据的分组与降维,在保证后续数据建模、人工智能等分析精度的同时降低了建模复杂度。
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