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摘 要:本发明提供了基于多时间尺度特征和神经网络的钻进过程工况识别方法,进行钻进过程监测与钻进过程异常工况的识别。通过分析钻进过程异常工况时对应的录井数据随时间的变化情况,利用多时间尺度方法将录井数据分为长时间尺度段数据和短时间尺度段数据;并分别采用最小二乘法和自适应阈值法提取长时缓变特征和短时突变特征;利用概率神经网络方法建立输入为当前时刻录井数据、长时缓变特征和短时突变特征,输出为井漏、钻具掉落、卡钻、超拉和正常五类钻进过程工况类型中的一种的钻进过程工况识别模型。本发明的有益效果是:减少钻进成本,提高钻进过程异常工况的识别速度和识别精度,为地质勘探钻进过程安全性监测与工况识别打下了良好的基础。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910232514.2 | 专利名称: | 基于多时间尺度特征和神经网络的钻进过程工况识别方法 |
申请日: | 2019-03-26 | 申请/专利权人 | 中国地质大学(武汉) |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/24搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 2023-01-03 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110110740B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |