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申请/专利权人：西南石油大学
摘要：本发明公开了一种基于误分类代价的钻井早期溢流智能监测方法，该方法选择立管压力差、总池体积差、进出口流量差、进出口钻井液密度差、进出口钻井液温度差、进出口钻井液电导率、钻时这7个参数作为溢流预警的特征参数，以误分类代价最低为模型的优化目标，构建基于代价敏感的早期溢流监测模型；该模型由依次进行的特征转换模块、代价敏感数据集构建模块、集成学习模块这三个模块构成；特征转换模块用于将输入数据集进行归一化处理及转换原始的特征空间；代价敏感数据集构建模块用于构建包含代价信息的训练数据集；集成学习模块用于集成多个弱分类器以得到强分类器。该方法克服了传统的机器学习算法存在的精度低、泛化能力差问题。
主权项：1.一种基于误分类代价的钻井早期溢流智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、选择立管压力差、总池体积差、进出口流量差、进出口钻井液密度差、进出口钻井液温度差、进出口钻井液电导率、钻时这7个参数作为溢流预警的特征参数；S2、以误分类代价最低为模型的优化目标，将代价敏感引入到早期溢流监测中，构建基于代价敏感的早期溢流监测模型，用于监测早期溢流；所述早期溢流监测模型由依次进行的特征转换模块、代价敏感数据集构建模块、集成学习模块这三个模块构成；其中，所述特征转换模块用于将输入数据集进行归一化处理及转换原始的特征空间；具体是，将各特征参数下一时刻相对于上一时刻的累积变化量作为输入参数输入到特征转换模块进行预处理，获得归一化及特征降维处理后的数据集；所述代价敏感数据集构建模块用于构建包含代价信息的训练数据集；具体是，将预处理后的数据集送入代价敏感数据集构建模块中，正类样本得到扩增，扩增后的正类样本与负类样本构成代价敏感的训练集；所述集成学习模块，用于集成多个弱分类器以得到强分类器；S3、以某区块真实的钻井数据对基于代价敏感的早期溢流监测模型进行训练及测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 一种基于误分类代价的钻井早期溢流智能监测方法
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