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摘要
机器学习对钻井过程进行监测具有诸多好处,首先可以实时获得钻机的参数,避免钻机过载破坏;其次,获得的随钻参数可以和地层信息一一对应起来,辅助工程地质钻探,使得钻探更加快捷、准确。通过在钻机上安装位移传感器、油压传感器、转速传感器实时监测钻机的参数,将得到的监测数据用机器学习的算法进行分析,实现边钻边预测地层信息。得到的结果表明,钻探过程产生的大量数据结合机器学习算法是个很好的组合,预测结果优良,对钻井监测数据进行大数据挖掘有助于更好的了解地层和辅助钻探。
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机器学习对钻井过程进行监测具有诸多好处,首先可以实时获得钻机的参数,避免钻机过载破坏;其次,获得的随钻参数可以和地层信息一一对应起来,辅助工程地质钻探,使得钻探更加快捷、准确。通过在钻机上安装位移传感器、油压传感器、转速传感器实时监测钻机的参数,将得到的监测数据用机器学习的算法进行分析,实现边钻边预测地层信息。得到的结果表明,钻探过程产生的大量数据结合机器学习算法是个很好的组合,预测结果优良,对钻井监测数据进行大数据挖掘有助于更好的了解地层和辅助钻探。
