基于残差网络的井漏事故预警研究

作     者：马继兵 卢红星 

作者机构：郑州大学计算机与人工智能学院河南郑州450001 

出 版 物：《工业控制计算机》 (Industrial Control Computer)

年 卷 期：2024年第37卷第3期

页      码：103-105页

摘      要：在钻井工程中,事故预警具有至关重要的作用。钻井作业涉及到很多高风险的活动,这些活动可能会引发非常严重的事故。因此通过对钻井过程中的各种参数进行实时监测和分析,可以提前发现异常波动,并采取相应的措施进行调整和预防,从而保障钻井作业的安全和顺利进行。提出了一种基于残差网络的井漏事故预警神经网络模型,并设计与实现了该模型,以提高钻井工程的安全性和可靠性。首先采集现场钻井工程数据并通过特征构建建立自有数据集,并对自有数据集进行了数据预处理。然后通过特征构建、残差网络数据预处理、特征制作,建立和训练井漏事故预警模型。最后对基于残差网络的井漏事故预警模型在实际场景中进行了验证,并取得了良好的效果,这为石油钻井行业提供了重要的安全保障。

主 题 词：钻井工程 事故预警 井漏事故 神经网络模型 残差网络 

学科分类：0820[工学-航空航天类] 082001[082001] 08[工学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-182X.2024.03.038

馆 藏 号：203126802...