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基于动态特征和深度神经网络的钻井漏失事故预测

蔺研锋 闵超 代博仁 张馨慧

西安石油大学学报(自然科学版)2022,Vol.37Issue(3):64-69,6.
西安石油大学学报(自然科学版)2022,Vol.37Issue(3):64-69,6.DOI:10.3969/j.issn.1673-064X.2022.03.009

基于动态特征和深度神经网络的钻井漏失事故预测

Prediction of Drilling Leakage Accident Based on Dynamic Features and Deep Neural Network

蔺研锋 1闵超 2代博仁 2张馨慧3

作者信息

  • 1. 西南石油大学 理学院,成都610500
  • 2. 西南石油大学 人工智能研究院,四川 成都610500
  • 3. 西南石油大学 油气藏地质与开发工程国家重点实验室,四川 成都610500
  • 折叠

摘要

关键词

钻井漏失预测/波形特征/滑动窗口/深度神经网络

分类

能源科技

引用本文复制引用

蔺研锋,闵超,代博仁,张馨慧..基于动态特征和深度神经网络的钻井漏失事故预测[J].西安石油大学学报(自然科学版),2022,37(3):64-69,6.

基金项目

国家科技重大专项专题"多层复杂煤体结构区煤储层直井压裂技术研究"(2016ZX05044-004-002) (2016ZX05044-004-002)

四川省科技计划项目-重点研发项目(2020YFG0145) (2020YFG0145)

成都市科技局国际合作项目(2020-GH02-00023-HZ) (2020-GH02-00023-HZ)

西安石油大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSTPCD

1673-064X

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