通过混合梯度提升机对钻井操作中的泥损失量进行可靠估计
Xiaozhi Lu1, Farag M A Altalbawy2, Tarak Vora3
1School of Information Management and Engineering, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai, 200000, China. Lxzh192126@163.com.
这项研究开发了一种机器学习模型,以预测钻井泥损失量,这是石油和天然气运营的主要成本因素. 与贝叶斯概率改进 (GBM-BPI) 的梯度增强机器在预测泥损失方面表现出卓越的准确性.
科学领域:
- 石油工程是石油工程中的一个.
- 数据科学数据科学数据科学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 钻井泥损失大大增加了石油和天然气行业的运营成本和风险.
- 准确预测泥损失量对于提高钻探效率和最大限度地减少非生产时间至关重要.
研究的目的:
- 使用机器学习技术开发一个可靠的预测模型,用于钻井泥损失量.
- 通过准确预测泥损失,提高钻井效率并减少非生产性时间.
主要方法:
- 利用了来自中东钻井场的949个现场记录的数据集.
- 应用数据预处理,包括统计评估,异常值检测和规范化.
- 通过进化策略 (ES),批量贝叶斯优化 (BBO),贝叶斯概率改进 (BBI) 和高斯过程优化 (GPO) 采用渐变增强机器 (GBM) 进行超参数调整.
主要成果:
- GBM-BPI模型获得了最高的测试性能,R2 = 0.926,MSE = 1208.77和AARE% = 26.73.
- SHAP分析确定了孔径,形成类型和压力差作为泥损失的关键预测因素.
- 发现固体含量对泥损失量的影响很小.
结论:
- GBM-BPI模型提供了一个准确而稳定的预测钻井泥损失.
- 了解诸如孔尺寸和压力差等关键影响因素,可以有助于减轻钻井过程中的泥损失.
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