本文選題：Kriging代理模型 + 造斜率　； 參考：《科學(xué)技術(shù)與工程》2017年03期

【摘要】：造斜率受導(dǎo)向工具結(jié)構(gòu)、類型、鉆井參數(shù)、井眼軌跡、地層和鉆頭等因素的影響,構(gòu)成了一個多變量影響的非線性耦合體系。造斜率預(yù)測呈現(xiàn)一定的模糊性、隨機性和非線性特點,難以用顯性的定量關(guān)系式來精確刻畫造斜率與其影響因素之間的函數(shù)關(guān)系。從回歸分析預(yù)測法的角度,提出一種采用Kriging代理模型構(gòu)建預(yù)測功能函數(shù),進行造斜率預(yù)測的新方法。該方法基于空間插值理論,以造斜率預(yù)測值為輸出目標(biāo)。首先選取造斜率主要影響因素作為輸入?yún)?shù),確定訓(xùn)練樣本和測試樣本;然后,計算Kriging模型中的最優(yōu)超參數(shù),并構(gòu)建該預(yù)測模型。最后,以測試樣本為基準(zhǔn),計算模型預(yù)測性能指標(biāo),完成對Kriging代理模型的造斜率預(yù)測性能評價。通過現(xiàn)場案例研究表明,與常見的多元回歸模型和徑向基函數(shù)模型(radial basis function,RBF)相比,基于Kriging代理模型的造斜率預(yù)測方法在均方根誤差(root-mean-square error,RMSE)、最大絕對誤差(maximum absolute error,MAE)和平均絕對誤差(average absolute error,AAE)3個常見的定量指標(biāo)上表現(xiàn)了更佳的預(yù)測性能。預(yù)測結(jié)果更穩(wěn)健,計算量更小,對造斜率的預(yù)測精度較高,能克服幾何法預(yù)測精度不高或力學(xué)法計算量大等缺點。在工程應(yīng)用中能節(jié)約計算成本和提高預(yù)測效率,便于推廣應(yīng)用。
[Abstract]:The slope rate is influenced by the structure, type, drilling parameters, borehole trajectory, formation and bit of the steering tool, and constitutes a multivariable nonlinear coupling system. The prediction of slope is fuzzy, stochastic and nonlinear. It is difficult to describe the functional relationship between slope making and its influencing factors by explicit quantitative relationship. From the point of view of regression analysis and prediction, a new method for slope prediction using Kriging agent model is proposed. This method is based on spatial interpolation theory and takes slope prediction as output target. Firstly, the main factors of slope construction are selected as input parameters to determine the training samples and test samples, and then the optimal superparameters in the Kriging model are calculated, and the prediction model is constructed. Finally, the slope prediction performance of Kriging proxy model is evaluated by calculating the performance index of the model based on the test samples. The field case study shows that, compared with the conventional multivariate regression model and radial basis function model, The slope prediction method based on Kriging agent model shows better prediction performance on three common quantitative indexes, root-mean-square error (RMSE), maximum absolute error (maximum absolute error mae) and average absolute error (average absolute error). The prediction results are more robust, the calculation amount is smaller, and the prediction accuracy of slope building rate is higher, which can overcome the shortcomings of low precision of geometric method and large amount of calculation of mechanical method. It can save calculation cost and improve prediction efficiency in engineering application, and is easy to be popularized and applied.
【作者單位】： 長江大學(xué)機械工程學(xué)院;非常規(guī)油氣湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心;水電機械設(shè)備設(shè)計與維護湖北省重點實驗室(三峽大學(xué));
【基金】：石油天然氣裝備教育部重點實驗室(西南石油大學(xué))項目(OGE201403-01) 國家自然科學(xué)基金(51275057) 湖北省教育廳科學(xué)研究計劃中青年人才項目(Q20151301) 水電機械設(shè)備設(shè)計與維護湖北省重點實驗室開放基金(2016KJX12)資助
【分類號】：TE243

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本文編號：1872222