基于ε-SVR的钻柱延伸能力预测技术研究

• 作者: 孙丽娜 李井辉 申静波 邹龙朱
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 钻柱力学 延伸能力 支持向量机 ε-SVR
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 控制系统与自动化装置
• 页码范围: 56-60
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.201803010

摘要

钻柱的极限延伸能力是钻井设计和施工中易于忽视的关键参数,影响钻柱延伸能力的因素较多且相互关系复杂,而众多的影响因素与钻柱的延伸极限之间存在着某种非线性联系.以指定工况下钻柱能够继续钻进的约束条件及其对下入极限深度的影响分析为基础,充分利用ε-SVR在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中的特有优势挖掘钻柱延伸能力与其不易觉察的影响变量之间的相互关系,通过精确确定回归参数获得了钻柱延伸能力及其影响因素之间的隐含关系预测模型.实验结果表明可利用该预测模型实现钻柱极限延伸长度的快速预测,同时为钻柱延伸能力的预测提供了一种新的解决方案.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙丽娜	东北石油大学计算机与信息技术学院	17	31	3.0	4.0
2	申静波	东北石油大学计算机与信息技术学院	12	12	2.0	3.0
3	李井辉	东北石油大学计算机与信息技术学院	19	59	4.0	7.0
4	邹龙朱	东北石油大学计算机与信息技术学院	6	8	2.0	2.0