基于机器学习与态势感知技术的钻井液大数据分析与智能决策支持平台建设

• 作者: 刘胜娃 孙俊明 王敏 高翔
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: 钻井液 大数据 机器学习 智能平台 云计算 APP
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 智能处理与应用
• 页码范围: 46-48,51
• 页数: 4页
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2019.05.013

摘要

如何科学地管理和使用钻井液对提高钻井效率,降低钻井成本具有重要意义.长期以来,国内钻井企业在施工中使用钻井液主要依靠专家的个人经验知识,缺乏数据支撑.长庆钻井进行了长期的信息化建设,收集并积累了海量的钻井液使用历史数据,这些数据中隐藏着丰富的指导钻井液科学管理和使用知识.文中项目的目标是建设国内首创的钻井液大数据分析与智能决策支持平台,利用当前新兴的物联网通信、智能终端、云计算与大数据分析处理技术,收集、挖掘、整理出数据中隐藏的知识,结合态势感知和人工智能方法为井队提供科学准确使用钻井液,规避与处理风险的辅助决策功能.经试点单位实际使用后,实践结果表明,该平台功能丰富,操作方便,人机界面效果良好,数据分析结果准确可靠,自动化和智能化水平较高,能切实为钻井人员提供科学的技术支持及优秀的方案建议,可有效预测、解决生产现场的问题,较显著地节约了钻井成本.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高翔		68	384	10.0	17.0
2	王敏		88	477	11.0	18.0
3	刘胜娃		8	40	2.0	6.0
4	孙俊明		3	1	1.0	1.0