从已经积累的海量钻井数据中挖掘发现,精确地预测机械钻速成为了当前钻井工作的重要方向。现有的预测机械钻速的方法以实验和经验为主,成本较高、周期较长,且在多维条件约束下,已经不能很好地满足当前钻井工程的需要。针对钻速预测问题,通过对已经收集的特定区块的历史数据进行挖掘,设计并实现以GBDT算法为核心的机械钻速预测模型。同时将该方法与SVM、LR、KNN等其他机器学习算法进行比较。实验结果表明,该算法相对其他方法具有较高的准确率,可以为提高钻速提供科学可靠的参考。
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