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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明提供了一种基于数据驱动的井漏风险智能预警方法、装置、电子设备及存储介质，通过对海量钻井数据进行数据清洗和数据预处理，采用LOWESS算法实现海量钻井数据的平滑降噪，利用Borderline‑SMOTE方法调整井漏样本与安全钻进样本的类别权重系数，并结合机器学习框架LightGBM搭建井漏智能预警模型。本发明采用上述的一种基于数据驱动的井漏风险智能预警方法、装置、电子设备及存储介质，以解决钻井工程中钻井数据可利用率不高、样本类别不平衡、井漏风险预警智能化程度不高的问题。
主权项：1.一种基于数据驱动的井漏风险智能预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取不同井口的随钻历史数据，形成井漏历史数据库，对随钻历史数据进行预处理；预处理主要包括钻井数据的缺失值处理、离群值处理及平滑处理；步骤2、对井漏历史数据库中的海量数据进行工况划分，制定标签规则并做标准化处理，构建安全钻进数据集与井漏征兆数据集；步骤3、采用Borderline-SMOTE方法调整安全钻进数据集与井漏征兆数据集的类别权值，使安全钻进数据集与井漏征兆数据集的数据体量均衡；步骤4、融合步骤2生成的数据集与步骤3生成的数据，将融合后的数据按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集；步骤5、搭建基于LightGBM的井漏智能预警模型，设置模型初始超参数，采用训练集进行模型训练；步骤6、采用验证集进行井漏智能预警模型的优化与参数调整，选用混淆矩阵、ROC曲线、特异性、马修斯相关系数评价模型性能；步骤7、测试井漏智能预警模型性能及泛化能力，将测试集输入模型中，测试模型的有效性和可靠性，并输出模型预警结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种基于数据驱动的井漏风险智能预警方法、装置、电子设备及存储介质
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