【摘 要】
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根据我国石油钻井行业目前的形势,在以效益为中心的理念背景下,如何提高钻井生产效率是一个备受关注的课题。随着钻井行业数据量的不断增长,传统的数据处理方法对海量钻井数
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根据我国石油钻井行业目前的形势,在以效益为中心的理念背景下,如何提高钻井生产效率是一个备受关注的课题。随着钻井行业数据量的不断增长,传统的数据处理方法对海量钻井数据的处理具有一定的局限性,因此如何利用先进技术采集、存储和分析钻井数据对于提高钻井效率具有重要意义。利用大数据技术挖掘海量钻井数据里面蕴含的有用信息,将其用于提高钻井行业的生产过程中提高钻井效率,具有潜在巨大价值,也是未来钻井技术研究的一大课题。本文将大数据技术引入到钻井行业,首先分析钻井大数据技术的应用领域和应用模式,在钻井数字化建设的基础上,提出利用大数据技术优化钻进过程的理念,并构架了基于大数据技术的钻进优化系统。通过对相关基础理论技术进行深入了解,以及对技术架构、系统结构和对功能需求分析的基础上,对钻井数据进行统一的存储和分析,实现海量钻井数据的共享化、一体化。然后通过实例分析,利用支持向量机建立模型,对数据进行分析处理,实现钻井状况的预测,达到有效的降低钻井风险。最后,利用主成分分析方法分析影响钻进过程的重要因素,建立回归预测模型,优选钻进参数,利用大数据技术实时调整钻进参数实现钻进过程的优化控制,提高钻井效率。
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