浅析基于SVM的钻具阻卡智能预警模型

• 作者: 王建华 温欣 管震 王海涛 闫绍山
• 来源期刊: 中国设备工程
• 学科: 工学
• 关键词: 钻具阻卡 特征提取 支持向量机 智能预警
• 年，卷（期）: 2021,（22）
• 所属期刊栏目: 工艺流程与应用
• 页码范围: 134-136
• 页数: 3页
• 分类号: TE28
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0711.2021.22.071

摘要

钻具阻卡是钻井过程中经常会遇到的复杂事故,对钻具阻卡及时、准确的预警,对钻井安全非常重要.本文提出一种基于支持向量机(SVM)的钻具阻卡智能预警模型(SVM-IAM),首先对原始数据进行数据缺失处理、数据异常及去噪处理,然后对处理过的数据进行特征提取及归一化,最后基于SVM构建智能阻卡智能预警模型.实验结果表明,与其他方法相比,本文SVM-IAM模型在查准率和召回率上都取得了较好的效果,能够对钻井过程中的钻具阻卡进行准确预警,有效降低施工风险、减少经济损失.