Cement Bond Quality Prediction Based on Wide and Deep Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cementing quality is critical for the safety, efficiency, and cost-effectiveness of oil and gas wells. However, predicting cementing quality remains highly challenging due to the numerous influencing factors and their interdependencies. Current cementing quality prediction methods are still in the developmental stage, making it difficult to build robust models that meet the stringent requirements of cementing design. This study collected cementing data from an oilfield in western China. Various data-cleaning techniques were applied to the raw data, effectively addressing issues with missing values and anomalies. Subsequently, correlation analysis was conducted to eliminate irrelevant variables, and the dataset for model construction was finalized. Based on the correlation analysis and the characteristics of cementing data, a cement bond quality prediction model was developed using a Wide & Deep Neural Network. The model simultaneously predicts the cement bond quality of both the casing-cement sheath and the cement sheath-formation interfaces. Given the significant impact of thickening time on cementing outcomes, this study incorporated the Arrhenius equation to correct thickening time under varying temperature and pressure conditions, embedding this correction into the neural network. This further enhanced the model’s accuracy. The final model achieved a prediction accuracy of 87.5% for the casing-cement sheath interface and 89.5% for the cement sheath-formation interface, enabling the prediction of wellbore quality prior to cementing operations. Finally, the interpretability of the intelligent model was analyzed using the SHAP (SHapley Additive exPlanations) method, which identified the factors with the most significant impacts on cement bond quality after model training. The proposed approach provides valuable guidance towards the optimization of cementing operations.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».