[发明专利]一种基于特征优化和在线学习的固井泵压预测方法有效
| 申请号： | 202310558753.3 | 申请日： | 2023-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN116303626B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 钟原;杨建新;周静;李平;张涛 | 申请（专利权）人： | 西南石油大学 |
| 主分类号： | G06F16/2455 | 分类号： | G06F16/2455;G06F18/23213;G06F18/214;G06N5/01 |
| 代理公司： | 成都金英专利代理事务所(普通合伙) 51218 | 代理人： | 詹权松 |
| 地址： | 610500 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于特征优化和在线学习的固井泵压预测方法，包括：利用施工数据与井身结构数据计算井径扩大率和质量变化量，实现特征扩展与优化；根据差异化作业引起的数据分布的变化，利用聚类方式划分数据子集，构建差异化的决策树基模型，并以Stacking方式集成得到预训练模型；对实时作业数据进行转换计算，并通过在线聚类方式划分样本所属类别，构建样本子集，以在线方式更新基模型或构建新基模型，并实现泵压预测；同时利用真实泵压值对集成模型进行在线训练。本发明可用于不同区块、不同井型的固井泵压预测，具有较高的准确性和泛化性，能为固井作业提供及时和准确的泵压值，以便更高效、更安全地进行固井作业。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 优化 在线 学习 固井泵压 预测 方法 | ||
【主权项】：
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