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基于随机森林和长短期记忆网络模型的高压气井环空带压预测方法
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作者 张智 王翔辉 +1 位作者 黄媚 冯少波 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期167-178,共12页
高压气井在生产过程中持续的环空带压容易引起套管柱变形或挤毁,是高压气井完整性失效的主要原因之一。为解决传统方法环空带压预测精度不高的问题,以鄂尔多斯盆地苏里格气田某高压气井为例,首先利用主成分分析法和相关系数法找到影响... 高压气井在生产过程中持续的环空带压容易引起套管柱变形或挤毁,是高压气井完整性失效的主要原因之一。为解决传统方法环空带压预测精度不高的问题,以鄂尔多斯盆地苏里格气田某高压气井为例,首先利用主成分分析法和相关系数法找到影响环空带压的主要因素,然后使用高压气井井筒温压场理论值和孤立森林模型对主成分进行物理解释和数据清洗,再对清洗后的数据使用随机森林(RF)和长短期记忆网络(LSTM)模型建立了环空带压定量预测模型,并对两类模型进行权重组合,最终建立了精确度高于任意单一模型的RF—LSTM组合环空带压预测新模型。研究结果表明:(1)环空带压的主要影响因子有温度分量、压力分量、产量分量、腐蚀程度、生产状态,而温度分量与环空带压间存在最高关联性;(2)通过错误格式、离群点及基于井筒温压场的数据清洗,可以得到数据清洗后的环空带压影响因素训练集;(3)通过平均绝对误差法(MAE)能够建立误差分数小于任意单一模型,而拟合优度介于两者之间的组合模型,因此可以将具有高拟合优度和低误差分数的两类模型结合,从而组合出同时满足两种分数的组合模型。结论认为:(1)运用大数据挖掘技术及算法进行环空带压定量预测,方法新颖,预测精度高,结果可行;(2)该方法为现场环空带压预测和风险管控提供了决策工具参考,为实现环空带压风险实时预测、预警和管控提供了理论支撑。 展开更多
关键词 环空带压 数据挖掘 随机森林 主成分分析 LSTM 大数据 预测方法
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农科类本科毕业论文调查报告 被引量：5
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作者 罗丽华 王翔辉 崔国贤 《高教论坛》 2011年第6期58-59,共2页
通过持续对湖南农业大学农学院农学类2007-2010届本科毕业论文训练过程进行调查研究,分析了农学类专业本科教育存在的主要问题,并提出了提高农学类毕业论文教学质量的建议。
关键词 高等教育 农科 本科毕业论文 调查报告
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