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申请/专利权人：西南石油大学
摘要：本发明公开了一种长尾分布下的卡钻事故早期征兆信号智能识别方法，属于人工智能领域。所述方法包括以下步骤：步骤S10、收集录井时间序列数据，进行数据清洗和标注，并构建卡钻事故数据集；步骤S20、根据卡钻事故数据集建立通道‑时序混合卡钻预测网络；步骤S30、利用所述损失函数训练网络，对数据进行拟合，获得训练好的通道‑时序混合卡钻预测网络模型；步骤S40、利用通道‑时序混合卡钻预测网络模型进行卡钻事故预测。本方法有益效果在于能自动学习录井时间序列潜在模式，感知卡钻前驱参数变化，及时地对卡钻做出预警，减少卡钻事故带来的经济损失和安全隐患。
主权项：1.一种长尾分布下的卡钻事故早期征兆信号智能识别方法，所述方法由计算机实现，其特征在于，所述方法包括：S1：获取初始样本，所述初始样本为录井数据；将所述录井数据输入到通道-时序混合卡钻前驱信号检测网络模型。所述网络模型包括因子化时间通道混合预测网络。所述网络模型输出样本为卡钻事故早期征兆信号的概率。S2：训练通道-时序混合卡钻前驱信号检测方法。本方法通过对卡钻事故早期征兆信号的识别完成对卡钻事故的预测。本方法从录井数据的时间、通道两个维度充分捕捉卡钻事故的各类非线性特征及其关联关系，并且针对卡钻事故的稀少性设计相应的损失函数训练模型，实现卡钻事故早期征兆信号的识别，以此达到卡钻事故的预警预测。S3：利用长尾问题损失函数训练网络，对数据进行拟合，获得训练好的通道-时序混合卡钻预测网络模型。S4：利用通道-时序混合卡钻前驱信号检测网络进行卡钻事故预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 一种长尾分布下的卡钻事故早期征兆信号智能识别方法
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