【摘 要】
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钻速预测对于优化钻探工艺、降低作业成本、实现科学钻探具有重要意义,它是钻探钻井作业的一项重要内容。基于人工智能的钻速预测精度令人瞩目,但该技术需求的海量数据对传统
【机 构】
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成都理工大学环境与土木工程学院,成都理工大学能源学院
【基金项目】
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中海石油(中国)有限公司项目“南海西部油田上产2000万方钻完井关键技术研究”(编号:CNOOC-KJ135ZDXM38ZJ05ZJ)子课题“乐东10区超高温高压井综合提速技术研究”
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钻速预测对于优化钻探工艺、降低作业成本、实现科学钻探具有重要意义,它是钻探钻井作业的一项重要内容。基于人工智能的钻速预测精度令人瞩目,但该技术需求的海量数据对传统钻探钻井作业的要求较高。为明确使用人工智能建立钻速预测模型的最少数据量,本文基于中国南海10口井的21917条数据进行了分析。通过相关性分析,所有的输入参数可被划分为高、中、低相关性3大类。通过逐步引入参数建立预测模型和对比预测精度,发现当引入的参数数量足够时,3种相关性参数均可建立起高精度(≥85%)的预测模型。引入参数的相关性越高,建立高精度
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