[发明专利]基于机器学习的滑动定向钻井工具面状态辨识方法有效
| 申请号： | 202011032164.4 | 申请日： | 2020-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN112360341B | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 陶珉;郝家胜;张鑫 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | E21B7/04 | 分类号： | E21B7/04;E21B7/10;E21B47/00;G06F30/27 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 温利平 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的滑动定向钻井工具面状态辨识方法，收集滑动定向钻井作业的工具面角和采集时刻，构建工具面的离散状态模型，然后对工具面角进行归一化，得到归一化后的工具面角序列，对标记的状态按照其组合进行独热编码，得到每个工具面序列所对应的状态编码，将工具面角序列和对应状态编码作为训练数据，对预设的BP神经网络进行训练得到工具面状态辨识模型；在滑动定向钻井作业过程中，得到当前时刻的归一化后的工具面角序列，输入工具面状态辨识模型中得到状态编码，从而确定当前设备的状态。本发明可对工具面错误数据、稳定状态、变化方向和变化速度等状态进行准确辨识，实现了工具面状态的实时监控。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 滑动 定向 钻井 工具 状态 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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