【摘 要】
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钻具阻卡是钻井过程中经常会遇到的复杂事故,对钻具阻卡及时、准确的预警,对钻井安全非常重要.本文提出一种基于支持向量机(SVM)的钻具阻卡智能预警模型(SVM-IAM),首先对原始数据进行数据缺失处理、数据异常及去噪处理,然后对处理过的数据进行特征提取及归一化,最后基于SVM构建智能阻卡智能预警模型.实验结果表明,与其他方法相比,本文SVM-IAM模型在查准率和召回率上都取得了较好的效果,能够对钻井过程中的钻具阻卡进行准确预警,有效降低施工风险、减少经济损失.
【机 构】
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昆仑数智科技有限责任公司,北京 100043;北京工业大学经济与管理学院,北京 100124
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钻具阻卡是钻井过程中经常会遇到的复杂事故,对钻具阻卡及时、准确的预警,对钻井安全非常重要.本文提出一种基于支持向量机(SVM)的钻具阻卡智能预警模型(SVM-IAM),首先对原始数据进行数据缺失处理、数据异常及去噪处理,然后对处理过的数据进行特征提取及归一化,最后基于SVM构建智能阻卡智能预警模型.实验结果表明,与其他方法相比,本文SVM-IAM模型在查准率和召回率上都取得了较好的效果,能够对钻井过程中的钻具阻卡进行准确预警,有效降低施工风险、减少经济损失.
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