-
公开(公告)号：CN109829561B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201811360721.8
申请日：2018-11-15
申请人： 西南石油大学 , 四川杰瑞泰克科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于平滑处理与网络模型机器学习的事故预测方法，包括：S1、构建钻井预警系统，并基于平滑处理对钻井进行事故异常的标注；S2、基于网络模型的机器学习模型构建训练井网络，以期目标函数最小时，形成连边的钻井对应的多分类模型之间为相似模型；利用训练井中的实测数据训练优化模型，得到模型的参数解；寻找所述网络中与测试井类似的邻居钻井，根据邻居钻井的模型对测试井模型进行参数估计，并利用估计得到的参数进行测试井的事故预测。本发明数据处理平稳，配合机器学习的方法能够降低设立不同钻井之间系统的工作量和成本，使得钻井预警模型的搭建和构造更加简洁高效，运行顺畅，提高效率。
-
公开(公告)号：CN109829561A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201811360721.8
申请日：2018-11-15
申请人： 西南石油大学 , 四川杰瑞泰克科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于平滑处理与网络模型机器学习的事故预测方法，包括：S1、构建钻井预警系统，并基于平滑处理对钻井进行事故异常的标注；S2、基于网络模型的机器学习模型构建训练井网络，以期目标函数最小时，形成连边的钻井对应的多分类模型之间为相似模型；利用训练井中的实测数据训练优化模型，得到模型的参数解；寻找所述网络中与测试井类似的邻居钻井，根据邻居钻井的模型对测试井模型进行参数估计，并利用估计得到的参数进行测试井的事故预测。本发明数据处理平稳，配合机器学习的方法能够降低设立不同钻井之间系统的工作量和成本，使得钻井预警模型的搭建和构造更加简洁高效，运行顺畅，提高效率。
-
公开(公告)号：CN109902265B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN201910150450.1
申请日：2019-02-28
申请人： 西南石油大学
摘要： 本发明公开了一种基于隐马尔可夫模型的井下预警方法，其包括以下步骤：S1、获取初始样本数据；S2、预测下一时间段的数据；S3、挑选真实数据并纳入事故候选集合；S4、获取与每一时间段内的真实数据相对应的真实事故状态；S5、获取与初始样本数据相对应的真实事故状态序列；S6、采用隐马尔可夫模型建立初始预警模型，对初始预警模型进行训练，得到训练后的预警模型；S7、实时获取目标钻井所产生的数据，并将其作为训练后预警模型的输入，通过训练后的预警模型进行实时预警。本发明可以有效提高井下预测的全面性，使得预测结果更加准确。
-
公开(公告)号：CN109902265A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910150450.1
申请日：2019-02-28
申请人： 西南石油大学
摘要： 本发明公开了一种基于隐马尔可夫模型的井下预警方法，其包括以下步骤：S1、获取初始样本数据；S2、预测下一时间段的数据；S3、挑选真实数据并纳入事故候选集合；S4、获取与每一时间段内的真实数据相对应的真实事故状态；S5、获取与初始样本数据相对应的真实事故状态序列；S6、采用隐马尔可夫模型建立初始预警模型，对初始预警模型进行训练，得到训练后的预警模型；S7、实时获取目标钻井所产生的数据，并将其作为训练后预警模型的输入，通过训练后的预警模型进行实时预警。本发明可以有效提高井下预测的全面性，使得预测结果更加准确。
-
-
-
搜索结果
4 条记录 (耗时 0.04 秒)
