【摘 要】
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为准确预测东部某油田机械钻速，在针对该油田某井机械钻速影响因素分析的基础上，根据现场经验对不同直径钻头聚晶金刚石复合片（polycrystalline diamond compact, PDC）的机械钻速进行分级，运用随机森林算法、K近邻算法、支持向量机算法建立机械钻速分类预测模型，并运用遗传算法优化模型参数，得到了满足施工设计及现场作业需要的机械钻速分类预测方法。结果表明，运用遗传算法优化后的随
【机 构】
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中国石油天然气股份有限公司大港油田分公司
【基金项目】
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中国石油天然气股份有限公司重大科技专项（2018E-11）；
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为准确预测东部某油田机械钻速，在针对该油田某井机械钻速影响因素分析的基础上，根据现场经验对不同直径钻头聚晶金刚石复合片（polycrystalline diamond compact, PDC）的机械钻速进行分级，运用随机森林算法、K近邻算法、支持向量机算法建立机械钻速分类预测模型，并运用遗传算法优化模型参数，得到了满足施工设计及现场作业需要的机械钻速分类预测方法。结果表明，运用遗传算法优化后的随机森林模型预测机械钻速分类准确率为82.1%,明显高于K近邻算法和支持向量机算法，该方法可指导该区块钻井施工参数优化，以提高钻井施工效益。
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