Incident Detection Adapting to the Drilling Depth for Geological Drilling Processes Based on Domain Adversarial Dual Graph Convolutional Network
Notice bibliographique
Résumé
In geological drilling processes, it is of great importance to detect drilling incidents, so as to prevent serious consequences and improve the operational safety. However, prompt and accurate detection of drilling incidents is quite challenging, since the difference between data samples under normal and faulty states are usually inappreciable in the early stage of a drilling incident. Meanwhile, the formation commonly changes with the depth, making a model trained based on data from a certain depth hardly adapt to incident detection at different depths. Accordingly, this article proposes a new incident detection method adapting to the drilling depth for geological drilling processes based on the domain adversarial dual graph convolutional network (DADGCN). The contributions are threefold: 1) a temporal-spatial multifeature graph (TSMFG) construction method is designed to excavate the difference of adjacent samples under multiple states; 2) a dual graph convolution network (DGCN)-based incident detection method is proposed to mine the deep features in the graphs; 3) a DADGCN framework is designed to generalize the well-trained incident detection model to different drilling depths. The effectiveness and superiority of the proposed method are demonstrated by case studies involving real data. According to the results, the incident detection accuracy of DGCN reaches 99% under the same drilling depth, and the accuracy of DADGCN exceeds 94% when adapting to different drilling depths, which are much better compared to other state-of-the-art methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».