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基于残差网络的井漏事故预警研究

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在钻井工程中,事故预警具有至关重要的作用.钻井作业涉及到很多高风险的活动,这些活动可能会引发非常严重的事故.因此通过对钻井过程中的各种参数进行实时监测和分析,可以提前发现异常波动,并采取相应的措施进行调整和预防,从而保障钻井作业的安全和顺利进行.提出了一种基于残差网络的井漏事故预警神经网络模型,并设计与实现了该模型,以提高钻井工程的安全性和可靠性.首先采集现场钻井工程数据并通过特征构建建立自有数据集,并对自有数据集进行了数据预处理.然后通过特征构建、残差网络数据预处理、特征制作,建立和训练井漏事故预警模型.最后对基于残差网络的井漏事故预警模型在实际场景中进行了验证,并取得了良好的效果,这为石油钻井行业提供了重要的安全保障.
Research on Leakage Accident Based on Residual Network
In this paper,a neural network model of leakage warning based on residual network is proposed,and the model is designed and implemented to improve the safety and reliability of drilling engineering.Firstly,the field drilling engi-neering data is collected and its own data set is established through feature construction,and the data is preprocessed.Then through feature construction,residual network data preprocessing and feature making,the leakage accident warning model is established and trained.Finally,the residual network based leakage warning model is verified in the actual scene,and good results are obtained,which provides an important safety guarantee for the oil drilling industry.

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马继兵、卢红星

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郑州大学计算机与人工智能学院,河南郑州 450001

钻井工程 事故预警 井漏事故 神经网络模型 残差网络

2024

工业控制计算机
中国计算机学会工业控制计算机专业委员会 江苏省计算技术研究所有限责任公司

工业控制计算机

影响因子:0.258
ISSN:1001-182X
年,卷(期):2024.37(3)
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