工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘在井漏事故上的應(yīng)用與分析
發(fā)布時間:2023-10-01 21:36
數(shù)據(jù)挖掘在工業(yè)領(lǐng)域上呈現(xiàn)出良好的應(yīng)用前景,同時也存在大量問題亟待解決。石油工業(yè)作為工業(yè)體系中舉足輕重的一環(huán),對其主要勘探手段鉆井作業(yè)中的安全問題的研究具有十分重要的意義。井漏事故是鉆井安全中最為常見的問題之一,傳統(tǒng)的人工判定方法依賴于管理人員的經(jīng)驗(yàn)知識,具有較強(qiáng)的主觀性和滯后性。本文基于油田已有的數(shù)據(jù)資源和專業(yè)研究積累,對井漏事故的預(yù)警方法進(jìn)行了研究和分析。本文提出了一種井漏事故的預(yù)警方法,能夠通過對鉆井過程中的實(shí)時錄井監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分鐘級的分析,以實(shí)現(xiàn)及時發(fā)現(xiàn)井漏事故的早期征兆,向作業(yè)人員發(fā)出告警的目的。本文針對工業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量差的問題,從綜合錄井儀采集的在線監(jiān)測數(shù)據(jù)和錄井觀測日志中提取和篩選出可用的數(shù)據(jù)資源。通過統(tǒng)計(jì)分析現(xiàn)有井漏事故相關(guān)數(shù)據(jù)的質(zhì)量缺陷類型,對原始數(shù)據(jù)中普遍存在的數(shù)據(jù)遺漏、噪聲和離群值等問題分別進(jìn)行了處理,全面提升了錄井監(jiān)測數(shù)據(jù)對于井漏事故預(yù)警模型建立的可用性。同時,針對工業(yè)數(shù)據(jù)在字段采集時全面性不佳的問題,本文基于全部錄井字段參數(shù)進(jìn)行特征工程,生成了比例均值、比例標(biāo)準(zhǔn)差、鉆井工程狀態(tài)三種特征,并基于特征發(fā)散性和特征相關(guān)性對原始特征集合進(jìn)行篩選,最終構(gòu)造出一個與井漏事故相關(guān)...
【文章頁數(shù)】:72 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 基于專家系統(tǒng)的鉆井事故預(yù)測
1.2.2 基于診斷預(yù)警模型的鉆井事故預(yù)測
1.2.3 綜合錄井技術(shù)
1.2.4 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的鉆井事故預(yù)測
1.3 論文的主要內(nèi)容
1.4 章節(jié)安排
第二章 鉆井工程的數(shù)據(jù)獲取
2.1 錄井觀測日志信息提取
2.1.1 原始鉆井?dāng)?shù)據(jù)集獲取
2.1.2 井漏事故時間標(biāo)注
2.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估和優(yōu)化
2.2.1 缺失值處理
2.2.2 離群值處理
2.2.3 噪聲數(shù)據(jù)處理
2.3 本章小結(jié)
第三章 井漏事故預(yù)警模型的特征工程
3.1 井漏事故預(yù)警模型的特征構(gòu)造
3.1.1 移動平均模型
3.1.2 井漏事故特征變量生成
3.1.3 鉆井工程狀態(tài)劃分
3.2 井漏事故預(yù)警模型的特征選擇
3.2.1 基于特征發(fā)散性進(jìn)行特征選擇
3.2.2 皮爾森相關(guān)系數(shù)
3.2.3 基于皮爾森相關(guān)系數(shù)剔除冗余特征
3.2.4 決策樹算法原理
3.2.5 隨機(jī)森林算法原理及特征選擇功能
3.2.6 基于特征相關(guān)性進(jìn)行特征選擇
3.3 本章小結(jié)
第四章 井漏事故預(yù)警模型的構(gòu)造和評估
4.1 算法原理
4.1.1 梯度提升樹算法
4.1.2 極限梯度提升算法
4.2 數(shù)據(jù)集劃分
4.3 模型訓(xùn)練
4.3.1 交叉驗(yàn)證調(diào)節(jié)參數(shù)
4.3.2 Easy Ensemble算法處理不平衡類
4.4 模型測試及評估
4.4.1 評估指標(biāo)介紹
4.4.2 模型評估與分析
4.4.3 井漏事故后續(xù)判定標(biāo)準(zhǔn)
4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
5.1 本文工作總結(jié)
5.2 后續(xù)研究方向
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文
本文編號:3849461
【文章頁數(shù)】:72 頁
【學(xué)位級別】:碩士
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摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 基于專家系統(tǒng)的鉆井事故預(yù)測
1.2.2 基于診斷預(yù)警模型的鉆井事故預(yù)測
1.2.3 綜合錄井技術(shù)
1.2.4 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的鉆井事故預(yù)測
1.3 論文的主要內(nèi)容
1.4 章節(jié)安排
第二章 鉆井工程的數(shù)據(jù)獲取
2.1 錄井觀測日志信息提取
2.1.1 原始鉆井?dāng)?shù)據(jù)集獲取
2.1.2 井漏事故時間標(biāo)注
2.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估和優(yōu)化
2.2.1 缺失值處理
2.2.2 離群值處理
2.2.3 噪聲數(shù)據(jù)處理
2.3 本章小結(jié)
第三章 井漏事故預(yù)警模型的特征工程
3.1 井漏事故預(yù)警模型的特征構(gòu)造
3.1.1 移動平均模型
3.1.2 井漏事故特征變量生成
3.1.3 鉆井工程狀態(tài)劃分
3.2 井漏事故預(yù)警模型的特征選擇
3.2.1 基于特征發(fā)散性進(jìn)行特征選擇
3.2.2 皮爾森相關(guān)系數(shù)
3.2.3 基于皮爾森相關(guān)系數(shù)剔除冗余特征
3.2.4 決策樹算法原理
3.2.5 隨機(jī)森林算法原理及特征選擇功能
3.2.6 基于特征相關(guān)性進(jìn)行特征選擇
3.3 本章小結(jié)
第四章 井漏事故預(yù)警模型的構(gòu)造和評估
4.1 算法原理
4.1.1 梯度提升樹算法
4.1.2 極限梯度提升算法
4.2 數(shù)據(jù)集劃分
4.3 模型訓(xùn)練
4.3.1 交叉驗(yàn)證調(diào)節(jié)參數(shù)
4.3.2 Easy Ensemble算法處理不平衡類
4.4 模型測試及評估
4.4.1 評估指標(biāo)介紹
4.4.2 模型評估與分析
4.4.3 井漏事故后續(xù)判定標(biāo)準(zhǔn)
4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
5.1 本文工作總結(jié)
5.2 后續(xù)研究方向
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文
本文編號:3849461
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