基于大规模时间序列的井漏事故预警方法
Research on intelligent warning of loss circulation based on large-scale time series data作者机构：上海交通大学上海200240 上海信息安全综合管理技术研究重点实验室上海200240
出 版 物：《信息技术》 (Information Technology)
年 卷 期：2018年第42卷第12期
页 面：1-4页
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：为了解决人工监测井漏事故在及时性与准确性上的不足,以录井观测日志与自动录井数据为数据支持,通过对工程录井参数的研究,选择并构造合理的数据特征,基于XGBoost算法建立井漏事故预警模型。基于油田真实数据的实验表明该预警方法不仅能够对井漏事故进行准确预警,而且在及时性上比人工监测更为优秀,有助于油田管理人员对井漏事故的防范与应对。
维普期刊数据库
同方期刊数据库