基于大规模时间序列的井漏事故预警方法

• 作者: 于露 张保稳 涂曦予 耿子辰 薛质
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 井漏事故 数据挖掘 XGBoost算法
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4665字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2018.12.001

摘要

为了解决人工监测井漏事故在及时性与准确性上的不足,以录井观测日志与自动录井数据为数据支持,通过对工程录井参数的研究,选择并构造合理的数据特征,基于XGBoost算法建立井漏事故预警模型.基于油田真实数据的实验表明该预警方法不仅能够对井漏事故进行准确预警,而且在及时性上比人工监测更为优秀,有助于油田管理人员对井漏事故的防范与应对.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛质		274	1489	18.0	25.0
3	张保稳		36	240	9.0	14.0
4	涂曦予		1	0	0.0	0.0
5	于露		1	0	0.0	0.0
6	耿子辰		1	0	0.0	0.0