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LEARNING BASED BAYESIAN OPTIMIZATION FOR OPTIMIZING CONTROLLABLE DRILLING PARAMETERS

机译:基于学习的贝叶斯优化算法优化可控钻井参数

摘要

A method for optimizing real time drilling with learning uses a multi-layer Deep Neural Network (DNN) built from input drilling data. A plurality of drilling parameter features is extracted using the DNN. A linear regression model is built based on the extracted plurality of drilling parameter features. The linear regression model is applied to predict one or more drilling parameters.
机译:一种通过学习优化实时钻探的方法,该方法使用根据输入钻探数据构建的多层深度神经网络(DNN)。使用DNN提取多个钻井参数特征。基于提取的多个钻井参数特征建立线性回归模型。线性回归模型用于预测一个或多个钻井参数。

著录项

  • 公开/公告号CA3093668A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-11-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 LANDMARK GRAPHICS CORPORATION;

    申请/专利号CA3093668

  • 发明设计人 MADASU SRINATH;RANGARAJAN KESHAVA;

    申请日2018-05-09

  • 分类号E21B44;E21B41;G06N3/04;

  • 国家 CA

  • 入库时间 2022-08-21 11:14:30

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