Advanced Hybrid Transformer LSTM Technique with Attention and TS Mixer for Drilling Rate of Penetration Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Rate of Penetration (ROP) prediction is critical for drilling optimization yet remains challenging due to the nonlinear, dynamic, and heterogeneous characteristics of drilling data. Conventional empirical, physics-based, and standard machine learning models rely on oversimplified assumptions or intensive feature engineering, constraining their capacity to model long-term dependencies and intricate feature interactions. To address these issues, this study presents a new deep learning Hybrid LSTM-Trans-Mixer-Att framework that first processes input data through a customized Long Short-Term Memory (LSTM) network to capture multi-scale temporal dependencies aligned with drilling cycles. Subsequently, an Enhanced Transformer encoder with drilling-specific positional encodings and real-time optimization refines the features. Concurrently, a parallel Time-Series Mixer (TS-Mixer) block introduced facilitates efficient cross-feature interaction modeling of static and categorical parameters, including lithological indices and mud properties. The feature representations extracted from the Enhanced Transformer and TS-Mixer modules are integrated through a dedicated fusion layer. Finally, an adaptive attention mechanism then dynamically assigns contextual weights to salient features, enhancing discriminative representation learning and enabling high-fidelity ROP prediction. The proposed framework combines sequential memory, static feature interactions, global context learning, and dynamic feature weighting, providing a comprehensive solution for the heterogeneous and event-driven nature of drilling dynamics. Experimental validation on real-world drilling datasets demonstrates superior performance, achieving an Rsquare of 0.9991 and a MAPE of 1.447%, significantly outperforming existing baseline and hybrid models.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».