基于深度神经网络模型的钻井井漏预测研究

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井漏是钻井工程过程中经常遇到的复杂情况,极易引发井壁坍塌、溢流等事故。针对传统井漏研究机理复杂、边界条件考虑欠缺、随钻控制仅有监测的问题,应用大数据处理思路,采用数据关联性分析、归一化处理、离群点处理、不平衡处理等数据处理技术,优选深度神经网络模型,通过模型“创建-训练-优化”的关键技术,建立井漏预测模型方法。
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