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基于核主成分分析-半监督极限学习机的钻井溢流诊断方法
基于核主成分分析-半监督极限学习机的钻井溢流诊断方法
作者:
李仙琳
左信
高小永
岳元龙
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
钻井溢流
核主成分分析
半监督学习
极限学习机
摘要:
溢流是钻井作业中最常见的事故之一,如果对溢流监测与诊断不及时,可能导致严重的井控风险,甚至井喷.钻井现场监测数据较多,直接采用这些数据作为溢流诊断模型的输入会增加模型的复杂度,影响模型的准确率,并且在诊断模型建立过程中存在溢流样本数据标记代价较高的问题.为此建立了基于核主成分分析-半监督极限学习机(KPCA-SSELM)的钻井溢流诊断方法.首先利用核主成分分析(KPCA)算法对钻井各参数进行信息整合,提取其主成分以反映原数据的核心信息,然后选用半监督极限学习机(SSELM)算法进行模型训练,最后利用现场钻井数据与SSELM和KPCA-ELM等模型进行对比实验,验证模型的有效性.结果表明,基于KPCA-SSELM的模型较其他模型具有较高的溢流诊断率及模型泛化能力,采用半监督极限学习机算法能够在钻井数据标记样本比较少的情况下充分挖掘无标签样本所包含的信息训练网络,进一步提高模型的性能,具有很好的应用前景.
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文献信息
篇名
基于核主成分分析-半监督极限学习机的钻井溢流诊断方法
来源期刊
油气地质与采收率
学科
工学
关键词
钻井溢流
核主成分分析
半监督学习
极限学习机
年,卷(期)
2022,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
190-196
页数
7页
分类号
TE319
字数
语种
中文
DOI
10.13673/j.cnki.cn37-1359/te.2022.01.024
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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(/年)
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共引文献
(0)
参考文献
(0)
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引证文献
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同被引文献
(0)
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2022(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
钻井溢流
核主成分分析
半监督学习
极限学习机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
油气地质与采收率
主办单位:
中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司
出版周期:
双月刊
ISSN:
1009-9603
CN:
37-1359/TE
开本:
大16开
出版地:
山东省东营市聊城路3号
邮发代号:
创刊时间:
1994
语种:
chi
出版文献量(篇)
3486
总下载数(次)
3
总被引数(次)
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