数据挖掘技术在钻头优选中的应用

• 作者: 夏宏南 杨明合 翟应虎
• 来源期刊: 断块油气田
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 粗糙集合 钻头优选 神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 钻采工艺
• 页码范围: 60-62
• 页数: 3页
• 分类号: TE3
• 字数: 2758字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-8907.2007.06.021

摘要

应用基于粗糙集理论的数据挖掘技术对数量巨大的钻头数据资料进行处理,能在保留关键信息的前提下,对钻头数据进行约简并求得知识的最小表达,去除冗余信息.这样在使用人工神经网络优选钻头时,网络的训练样本数和训练步数都有较大减少,而迭代精度却明显提高;实例计算表明,使用约简后的样本数据进行钻头选型,优选的钻头序列更加合理;由于钻井行业涉及的数据量巨大,这种数据挖掘技术应该得到足够重视.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	翟应虎	中国石油大学石油天然气工程学院	36	217	8.0	11.0
2	夏宏南	长江大学石油工程学院	57	255	10.0	12.0
3	杨明合	长江大学石油工程学院	29	110	6.0	8.0