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申请/专利权人：西南石油大学
摘要：本发明公开了一种基于时间序列异常检测的卡钻预警的方法，包括以下步骤：获取不同工区录井时间序列数据，根据专家知识优选与卡钻事故发生相关的工程参数；设计一种空间切片方法，将录井时间序列数据划分为一维切片；设计一种时空耦合下的时间序列异常检测网络模型，对卡钻事故进行预警；引入领域自适应损失函数训练网络，缩小源领域和目标领域之间的差异，提高模型的泛化能力和性能。本发明提出了一种基于时间序列异常检测的卡钻预警的方法，使得管理人员能够在事故发生之前及时采取处理措施，降低风险，减少卡钻事故带来的经济损失和安全隐患。
主权项：1.一种基于时间序列异常检测的卡钻预警的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取不同工区的录井时间序列数据，根据专家知识优选与卡钻事故发生相关的工程参数，所述工程参数包括：时间、井深、钻头位置、钻时、大钩高度、钻压、转速、套管压力、立管压力、入口流量、出口流量；S2、设计一种空间切片方法，将获取的不同工区的录井时间序列数据沿每个维度划分为段，使用线性投影加上位置嵌入将每个段嵌入到一个空间向量中，每个空间向量代表一段时间序列的一维切片；S3、设计一种时空耦合下的时间序列异常检测网络模型，所述网络模型包括特征学习编码器和重构预测解码器，将空间向量输入到所述网络模型，得到卡钻事故预警信息；S4、引入领域自适应损失函数训练网络，所述损失函数通过最大化均值差异来缩小源领域和目标领域之间的差异，提高模型的泛化能力和性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 一种基于时间序列异常检测的卡钻预警的方法
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