基于随机森林的溢漏实时判断方法研究

• 作者: 史肖燕 周英操 蒋宏伟 赵莉萍
• 来源期刊: 钻采工艺
• 关键词: 溢流 漏失 随机森林
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 钻井工艺
• 页码范围: 9-12
• 页数: 4页
• 字数: 4166字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/J.ISSN.1006-768X.2020.01.03

摘要

在钻井过程中,对溢流、漏失作出及时准确的判断具有重要意义.文章采用以数据为驱动的机器学习算法—随机森林方法,来对溢流、漏失进行实时识别判断.基于随机森林的溢漏实时判断方法包括:综合钻井实时测量数据和井史数据生成溢流、漏失原始数据集;对溢流、漏失原始数据集进行预处理;采用自助法采样技术生成溢流、漏失训练数据集;对每个训练集,采用分类回归树算法生成分类树;对新的实时数据,利用已生成的分类树的投票结果判断是否有溢流、漏失发生.现场实例显示,通过对钻井实时测量数据的合理预处理,结合随机森林的方法,溢流、漏失可在早期被准确识别.同时,由于随机森林可以处理大量的特征数据(输入数据),并可在决定类别时,评估特征的重要性;利用随机森林对初选的特征进行重要性分析,结果表明,钻井液流入流出差对于溢流、漏失的判断具有重要影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周英操		64	845	16.0	26.0
2	蒋宏伟		59	452	13.0	18.0
3	史肖燕		9	17	2.0	4.0
4	赵莉萍		3	4	1.0	2.0