【摘 要】
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目前的人工神经网络和贝叶斯网络等方法无法连续长时间准确早期预测溢流。为此,针对钻井现场数据特点,提出基于CNN-LSTM融合网络的溢流工况预测深度学习方法,结合溢流的关键
【机 构】
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中国石油集团工程技术研究院有限公司,符号计算与知识工程教育部重点实验室,吉林大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重大项目“天然气水合物钻采井筒多相流动障碍形成机制与安全控制方法”(51991363),中国石油天然气集团有限公司直属院所基础研究和战略储备技术研究基金项目“智能化钻井设计与井下复杂监控模型与方法研究”(2019D-5008-03)。
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目前的人工神经网络和贝叶斯网络等方法无法连续长时间准确早期预测溢流。为此,针对钻井现场数据特点,提出基于CNN-LSTM融合网络的溢流工况预测深度学习方法,结合溢流的关键参数变化,融合多特征数据尽早发现溢流征兆,从而实现溢流工况早期预测。将采集的所有钻井特征参数用于模型训练和溢流预测,准确率高于单独的CNN结构或单独LSTM结构。为进一步提高模型效率和使用较少现场参数,有针对性地筛选了与溢流紧密相关的一些钻井参数进行试验,结果表明采用CNN-LSTM融合的网络结构优于单独的CNN或单独LSTM结构,预测准
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