【摘 要】
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智能化是深水钻井技术未来主要研究方向,将是钻井与信息,微电子、机器人,通信网络等许多其他技术的融合。其中钻速预测与优化一直是深水钻井重要研究内容,在使用机器学习的方
【机 构】
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中海油研究总院有限责任公司,北京邮电大学信息与通信工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(项目编号:2017YFC0804500);中海油创新基金课题“基于大数据的深水钻井作业实时监测优化及精准钻井软件支持系统”;中海油课题“深水深层井钻井关键技术研究”联合资助
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智能化是深水钻井技术未来主要研究方向,将是钻井与信息,微电子、机器人,通信网络等许多其他技术的融合。其中钻速预测与优化一直是深水钻井重要研究内容,在使用机器学习的方式进行钻速预测的过程中,数据集中离群点的存在会干扰钻速预测的准确性。本文基于钻井数据研究了常用的离群点检测算法的基本原理,以去除离群点后的数据训练得到的钻速预测模型效果作为参考,评估并分析了上述离群点检测算法应用于钻井数据中的效果,提出了一种面向钻井数据应用的离群点检测算法。验证表明,在检测到的离群点比例不变的情况下,所提方法去除离群点后训练得
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