【摘 要】
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钻井时效分析通常是依靠人工进行事后分析,具有主观性和随意性,不能及时准确地反映真实的现场情况。为了实时准确地对钻井工况进行自动判别,提高钻井效率,提出了一种基于支持
【机 构】
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中国石油大学（北京）安全与海洋工程学院
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(“973”计划)项目“海洋深水油气安全高效钻完井基础研究”(编号:2015CB251202);中国石油大学(北京)引进人才科研启动基金“页岩气藏单井最终可采储量计算”(编号:2462017YJRC034)联合资助
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钻井时效分析通常是依靠人工进行事后分析,具有主观性和随意性,不能及时准确地反映真实的现场情况。为了实时准确地对钻井工况进行自动判别,提高钻井效率,提出了一种基于支持向量机(SVM)的用数据驱动的钻井工况实时识别方法,建立了多个智能识别模型,并对其中的核函数进行分析比较,得出了模型参数的最优值。采用4口井的录井数据验证了模型的准确性,识别结果与实际工况基本一致,6种工况的识别正确率均达到95%以上。钻井时效分析与应用表明,钻井过程中应用工况识别结果,减少了不可见非生产时间。支持向量机实现了钻井工况的实时智能
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