基于相关向量机的地层可钻性级值预测
关于人工智能方法用于钻井机械钻速预测的探讨
关于人工智能方法用于钻井机械钻速预测的探讨
石祥超;王宇鸣;刘越豪;陈雁
【期刊名称】《石油钻采工艺》
【年(卷),期】2022(44)1
【摘要】人工智能方法被广泛地用于预测钻井过程中的机械钻速,虽预测精度都能超过80%,但以前的算法大多仅选取一口井或一个开次的数据进行预测和检验,缺乏对邻井或整个区块推广和预测的研究,泛化能力有待检验。
针对上述问题,讨论了相关性分析在机械钻速预测中对钻井参数选取的影响以及训练数据选取对人工智能模型泛用能力问题。
引入地层参数、钻头参数及钻井参数作为输入参数,选取四川盆地某区块的实际钻井数据进行训练,评价了随机森林、支持向量机、梯度提升树、人工神经网络4种人工智能算法对整个区块机械钻速预测的精度。
结果显示,随机森林算法对区块内各单井数据的预测精度能达到90%,对整个区块数据预测的准确度能达到88%,且使用区块数据训练的随机森林模型具有较好的泛化能力,认为该方法能够推广至整个区块,有利于指导该区块的钻井工程技术优化。
【总页数】7页(P105-111)
【作者】石祥超;王宇鸣;刘越豪;陈雁
【作者单位】油气藏地质及开发工程国家重点实验室·西南石油大学;西南石油大学计算机科学学院
【正文语种】中文
【中图分类】TE24;TP18
【相关文献】
1.修正B-Y机械钻速预测模型在气体钻井中的应用
2.基于GBDT算法的钻井机械钻速预测方法研究
3.基于人工神经网络的钻井机械钻速预测模型的分析与建立
4.基于PSO-BP的钻井机械钻速预测模型
5.基于BAS-BP的钻井机械钻速预测模型
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基于DE-SVM的岩层可钻性预测研究
基于DE-SVM的岩层可钻性预测研究
邢军;姜谙男;邱景平;孙晓刚
【期刊名称】《东北大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2010(031)009
【摘要】鉴于试验确定深部岩层可钻性指标成本很高,而且测井信息神经网络模型往往存在过学习问题,利用遵循结构风险最小化的统计学习理论工具--支持向量机(SVM)建立可钻性预测模型,通过支持向量机对样本的学习,建立岩层可钻性与诸多测井信息的复杂非线性映射.为解决支持向量机参数选取问题,引入全局优化算法--差异进化算法(DE),建立DE-SVM的进化模型,进一步提高模型预测精度.算例表明,差异进化算法收敛快速,该方法预测精度高于传统方法,对新井钻头选型和钻速确定有重要意义.
【总页数】4页(P1345-1348)
【作者】邢军;姜谙男;邱景平;孙晓刚
【作者单位】东北大学,资源与土木工程学院,辽宁,沈阳,110004;大连海事大学,交通与物流工程学院,辽宁,大连,116026;东北大学,资源与土木工程学院,辽宁,沈
阳,110004;东北大学,资源与土木工程学院,辽宁,沈阳,110004
【正文语种】中文
【中图分类】TD322
【相关文献】
1.基于粒子群优化相关向量机的岩层可钻性预测 [J], 韩丽丽
2.基于灰色GM(0,N)法的测井预测岩石可钻性研究 [J], 刘之的;夏宏泉;陈平;汤小燕;洪余刚
3.基于DE-SVM非线性组合预测模型的研究 [J], 陈涛
4.基于DE-BP和DE-SVM的风电功率预测研究 [J], 方琛智;崔桂梅;张新
5.基于RES理论的岩石可钻性综合预测研究 [J], 许梦国;刘红阳;王平;程爱平;张威威
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基于机器学习的矿山岩层预测模型开发与应用
基于机器学习的矿山岩层预测模型开发与应用矿山岩层的预测对于矿山开采和安全管理具有重要意义。
基于机器学习的矿山岩层预测模型，通过对矿山岩石的相关数据进行分析和学习，可以帮助矿山企业准确预测岩层构造和岩层稳定性，提前发现潜在的危险因素，从而采取相应的措施保障矿山的高效开采和工作人员的安全。
1. 机器学习在矿山岩层预测中的应用机器学习是一种通过计算机技术从数据中自动学习并提取信息的方法，已经在各个领域得到广泛应用。
在矿山岩层预测中，利用机器学习算法可以将矿山的地质、地球物理、地球化学等多种数据进行分析和学习，从而预测出岩层的类型、分布和稳定性。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、逻辑回归、神经网络等。
这些算法可以根据给定的训练数据，通过学习建立预测模型，然后利用该模型对新的数据进行分类或回归分析。
2. 数据收集与处理在开发矿山岩层预测模型之前，首先需要进行相关数据的收集和处理。
这些数据可以包括矿山地质勘探数据、地球物理勘探数据、地球化学勘探数据以及历史矿山事故数据等。
收集到的数据需要进行质量检查和预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
此外，为了提高模型的准确性和可靠性，还需要对数据进行特征工程。
特征工程是指根据领域知识和实际需求，对原始数据进行变换、合成、选择等操作，以提取出对于预测目标有重要意义的特征。
3. 模型选择与训练根据实际需求和数据特点，选择合适的机器学习算法。
常用的算法包括决策树算法、支持向量机算法、逻辑回归算法等。
在模型训练过程中，需要将已经处理好的数据集划分为训练集和测试集，以便对模型的性能进行评估。
在训练模型时，还需要进行参数调优和模型选择。
参数调优是指根据模型的评估结果，对模型的参数进行调整，以提高模型的性能。
模型选择是指根据模型的评估结果，选择最优的模型。
4. 模型评估与验证在选择和训练模型后，需要对模型进行评估和验证。
这可以通过各种指标和方法来实现，如准确率、召回率、F1得分、ROC曲线等。
一种基于支持向量机的测井岩性预测新方法
一种基于支持向量机的测井岩性预测新方法
赵宇; 王志良; 刘冀伟
【期刊名称】《《微计算机信息》》
【年(卷),期】2004(20)6
【摘要】支持向量机是基于统计学习理论的模式分类器。
我们研究了一种基于SVM的测井岩性预测的新方法。
通过这种方法我们完成了测井数据的分析,并预测出其对应的岩性。
本文介绍了使用这种方法进行岩性预测的完整过程,并通过对实验结果的分析说明了这种方法的优点。
【总页数】2页(P50-51)
【作者】赵宇; 王志良; 刘冀伟
【作者单位】100083 北京市海淀区北京科技大学信息工程学院 633#
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.测井识别岩性新方法--支持向量机方法 [J], 于代国;孙建孟;王焕增;陈伟中;李召成;张振成
2.Trinidad地区地震各向异性--一种岩性预测的新方法 [J], 朱成宏
3.一种基于支持向量机与灰色的组合预测新方法 [J], 王培光;李扬;宗晓萍
4.基于主成分分析—支持向量机模型的矿岩可爆性等级预测研究 [J], 韩超群; 陈建宏; 周智勇; 杨珊
5.一种基于支撑向量机学习预测井眼轨迹的新方法 [J], 王延江;杨培杰;史清江;孙正义
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随钻地震中地层参数的预测
随钻地震中地层参数的预测
韩继勇
【期刊名称】《测井技术》
【年(卷),期】2000(024)003
【摘要】随钻地震是地震勘探技术和钻井技术的结合.随钻地震技术是利用钻井期间旋转钻头的振动作为井下震源.在钻杆的顶部、井附近的地表埋置检波器,分别接收经钻杆、地层传输的钻头振动的信号.通过互相关和反褶积等数据处理方法,得到有关井下的地层信息,预测钻前地层速度和反射界面的深度等地层参数.随钻地震技术可以降低钻井成本,提高勘探开发综合经济效益.
【总页数】4页(P176-178,187)
【作者】韩继勇
【作者单位】西安石油学院
【正文语种】中文
【中图分类】P631
【相关文献】
1.色谱相关系数和随钻电性参数实时评价地层流体方法 [J], 谢平
2.高温超压地层随钻声波速度预测方法研究 [J], 李芳;周凡;李洋森;郭伟;黄时卓
3.基于随钻测压流度的地层渗透率评价方法及产能预测 [J], 时新磊; 崔云江; 许万坤; 张建升; 关叶钦
4.随钻地层压力监测和预测技术分析 [J], 李卓
5.欠压实理论在随钻地层压力预测中的应用——以X油田A1–1构造为例 [J], 郭东明
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深部实钻地层可钻性评测新方法
深部实钻地层可钻性评测新方法
薛亚东;高德利
【期刊名称】《地下空间》
【年(卷),期】2001(021)005
【摘要】目前地层可钻性的各种评测方法均属钻后分析方法，即只能对已钻地层的可钻性进行计算。
本文从研究可钻性时间序列特征出发，应用分形几何方法，分析了可钻性时序的可预测性。
在此基础上，应用人工神经网络技术，构造地层可钻性的预测模型，并编制了基于MATLAB神经网络工具箱的可钻性预测软件系统。
通过对塔里木油田Q001A井地层可钻性的实际预测，结果表明地层可钻性时序具有可预测性，应用神经网络技术预测可钻性具有预测精度高、方便实用的特点，是一种可钻性预测的新方法，对指导科学钻井具有重要意义。
【总页数】4页(P461-464)
【作者】薛亚东;高德利
【作者单位】太原理工大学,太原030024;石油大学，北京102200
【正文语种】中文
【中图分类】TE21
【相关文献】
1.×盆地深部地层岩石可钻性测井评价方法及应用 [J], 李庆峰;董丽新;何丽
2.松南气田深部地层可钻性级值研究 [J], 赵建建
3.英买力地区岩石抗钻特性岩性预测和地层可钻性剖面研究 [J], 张磊;程娣;张锐;
张航;程汝才
4.大港油田深部地层可钻性评价方法探究 [J], 张毅;翟应虎;孙腾飞;钱峰
5.东海深部地层岩石可钻性预测方法研究 [J], 李乾; 张海山; 邱康; 王孝山; 黄召; 杜鹏; 苏志波; 雷磊
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地层可钻性级值预测新方法
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第２ ９卷
第 ５期
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Ｖｏ．９ Ｎｏ ５ １２ ．
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２０ ０ ８年 ９月
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文 章 编 号 ：０ ５ — ６ ７ ２ ０ ） ５０ ６ —５ ２ ３２ ９ （ ０ ８ ０ — ７ １０
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基于支持向量机的地震属性优选及煤层气预测
基于支持向量机的地震属性优选及煤层气预测李艳芳;程建远;王成【摘要】为了充分发挥地震属性分析技术的优势，针对地震勘探中的小样本事件，阐述了支持向量机原理，开展了基于支持向量机的煤田地震属性非线性优选的方法研究，并在煤层气含量预测中取得了良好的效果。
结果表明：基于支持向量机(SVM)属性优选的煤层气预测效果比运用钻孔插值的效果更精确，较好地解决了小样本的学习问题，可作为煤层气预测的一种有效方法。
%10.3969/j.issn.1001-1986.2012.06.017【期刊名称】《煤田地质与勘探》【年(卷),期】2012(000)006【总页数】4页(P75-78)【关键词】支持向量机;属性优选;煤层气预测【作者】李艳芳;程建远;王成【作者单位】中煤科工集团西安研究院,陕西西安 710077;中煤科工集团西安研究院,陕西西安 710077;中煤科工集团西安研究院,陕西西安 710077【正文语种】中文【中图分类】P631随着地震属性技术的发展，其属性数量和种类不断增多，各种属性信息间的组合方式以及每种属性对储层特征的灵敏度都具有很大的不确定性。
为了减少地震属性解释的多解性，提高构造解释和岩性预测精度，除了依靠岩石物理研究成果和井孔数据对地震属性进行标定外，还可利用多种优化属性进行联合分析、相互验证，以提高预测精度，降低勘探开发风险[1-4]。
利用地震属性进行预测是在某种单一属性与储层的参数之间建立某种关系。
用线性关系来优选属性方法简单，但预测精度不高，在此情况下需要考虑非线性优选。
人工神经网络算法对确定两个测量变量之间的非线性函数关系，具有速度快、容错性好、误差小的优点，在地震勘探方面的研究较为广泛。
运用神经网络进行多属性优选，通常以较大的训练样本量为基础，但随着样本数量的增加，有可能出现“过拟合”现象[1，5]。
但在实际工作中又经常出现已知样本数目偏少的情况。
针对该实际情况，本文采用基于支持向量机方法进行非线性地震属性优选。
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２１ ０ ０年 第 ３ ４卷 第 ２期
中 国石 油 大 学 学报 （自然 科 学版 ）
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关键 词 ： 层 可 钻 性 ；相 关 向 量 机 ；录井 资 料 ； 井 资 料 ； 测 模 型 地 测 预 中 图分 类 号 ：Ｅ２ ９ Ｔ ４ 文 献 标 志 码 ： Ａ ｄｉ１． ９９ ｊｉ ｎ １７ —０５ ２ １ ．２０ ３ ｏ：０ ３ ６ ／． ｓ．６ ３５ ０ ． ００ ０ ． １ ｓ
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文 章 编 号 ：６ ３５ ０ （０ ０ ０ ￣０ ７０ １７ — ５ ２ １ ）２ ６ — ０ ４
基 于 相关 向量 机 的 地 层 可 钻 性 级 值 预 测
马 海 ，王 延 江 睿 魏 茂 安 ，胡 ，
（ ． 国石 油 大 学 信 息 与控 制 工 程 学 院 ， 东 东营 ２ ７ ６ ；．胜 利 油 田 钻 井工 艺研 究 院 ， 东 东营 ２ ７ １ ） １中 山 ５０ １２ 山 ５０ ７ 摘 要 ： 录 井 资料 及 测井 资 料 与 地 层 可 钻 性 级 值 的关 系 进 行 分 析 ， 出 一 种 基 于 相 关 向 量 机 算 法 的 地 层 可钻 性 级 值 对 提
（ ． ｏ ｅｅｏ ｎ ｒ ｔ ｎａ ｄＣ ｎｒｌ ｎ ｉ ｅｉ ｈｎ ｎ ｅ ｉ ｏ ｅ ｏ ｕ Ｄ ｎｙｎ ５０ １ Ｃ ｉａ １ Ｃ ｌｇ ｆ ｍａｉ ｎ ｏ ｔ ｇｎ ｒ ｇｉ Ｃ ｉ Ｕ ＆ ｒ ＠ ｆＰ ｔ ｌ ｍ， ｏｇ ｉ ２７ ６ ， ｈｎ ； ｌ ｆＩ ｏ ｏ ｏＥ ｅ ｎ ｎ ａ ｓ ｒｅ ｇ ２ Ｄ ｉｉ ｅｈｏｏｙＲ ｓａｃ ｎｔｕ ｅｇｉ ｉ ｅ ， ｏｇ ｉ ５ ０ ， ｈｎ ） ． ｒｌ ｇ Ｔｃｎ ｌ ｅ ｒ Ｉｓｔｔ ｏ Ｓ ｎ ｌＯｌ ｌ Ｄ ｎｙｎ ２ ７ １ Ｃ ｉ ｌｎ ｇ ｅ ｈ ｉ ｅｆ ｈ ｆ ｄ ｉ ｇ ７ ａ
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预测 的新 方法 。通 过标 准化钻速 、 测井 声波时差 、 地层 密度 、 泥质含量和地 层深度进 行学 习训 练相关 向量 机 ， 建立地 层可钻性 级值 预测的相关 向量机模型 。对准 噶尔 盆地部 分井 的地层可 钻性 级值进行 预测 的结果 表明 ， 该方法 优于 Ｂ Ｐ神经 网络方法 ， 具有预测精度 高 、 收敛速度快 、 推广能力强等优点 。