Intelligent Kick Warning Model Based on Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
With the expansion of oil and gas exploration and development to complex oil and gas resource areas such as deep and ultra-deep formation onshore and offshore, the kick is one of the high drilling risks, and timely and accurate early kick detection is increasingly important. Based on the kick generation mechanism, kick characterization parameters are preliminarily selected. According to the characteristics of the data and previous research progress, Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Feedforward Neural Network (FNN), and Long Short-term Memory Neural Network (LSTM) are established using experimental data from Memorial University of Newfoundland. The test results show that the accuracy of the SVM-linear model was 0.968, and the missing alarm and the false alarm rate only was 0.06 and 0.11. Additionally, through the analysis of the kick response time, the lag time of the SVM-linear model was 1.3 s, and the comprehensive equivalent time was 23.13 s, which showed the best performance. The different effects of the model after data transformation are analyzed, the mechanism of the best effect of the SVM model is analyzed, and the changes in the effect of other models including RF are further revealed. The proposed early-warning model warns in advance in historical well logging data, which is expected to provide a fast, efficient, and accurate gas kick warning model for drilling sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».