[发明专利]一种基于Stacking集成学习的井口压力在线多步预测方法在审
| 申请号： | 202210722350.3 | 申请日： | 2022-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN115222065A | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 钟原;邓丹;鲜明;杨建新;周静;曹张宇 | 申请（专利权）人： | 西南石油大学 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06N3/04;G06K9/62;G06Q10/04;G06Q50/02 |
| 代理公司： | 四川哈工博思知识产权代理有限公司 51334 | 代理人： | 邹宝山 |
| 地址： | 610500 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于Stacking集成学习的井口压力在线多步预测方法，涉及页岩气开发技术领域，方法为：构建在线Stacking集成多步预测模型，实时获取压裂作业数据并输入在线Stacking集成多步预测模型中，基于在线Stacking集成多步预测模型输出多时间步预测数据，并利用压裂作业数据对在线Stacking集成多步预测模型进行更新。本发明将在线学习和Stacking集成结合，不断学习新出现的数据分布并遗忘过时的概念，提升了集成模型OSE‑MS对数据流分布变化的适应性及预测性能，将本方法应用于压裂施工的井口压力多步预测中，可帮助现场施工人员及时调整压裂作业参数，从而提高作业效率，避免安全事故的发生。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 stacking 集成 学习 井口 压力 在线 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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