基于神经网络模型的钻井作业期间风险识别探索

冮鹏; 韩亮; 耿立军

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基于神经网络模型的钻井作业期间风险识别探索

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针对渤海油田A区块钻井作业期间起下钻过程中的风险识别问题,应用大数据手段,获取了该区域100余口井钻井数据,通过对各类机器学习模型对比,优选神经网络模型作为起下钻期间风险评价模型建立的理论基础,编写神经网络训练脚本,针对憋压憋扭、起钻遇卡、下钻遇卡、划眼遇卡和倒划眼遇卡等五类复杂情况开展训练与测试,结合井史数据显示模型精度较高,适应性较好。

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来源
《石化技术》 |2022年第3期|113-114|共3页
作者
冮鹏; 韩亮; 耿立军;
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作者单位

中海石油(中国)有限公司天津分公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类钻井工程;
关键词
神经网络; 钻井; 风险识别;

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