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基于优化XGBoost的近钻头粘滑振动等级评估方法 被引量：8
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作者 唐翰文 张涛 +3 位作者 李玉梅 李雷 张京华 胡冬良 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期2704-2710,共7页
粘滑振动是影响钻井速度、安全以及成本的重要限制因素,建立一套可靠的粘滑振动分级模型对于石油钻井的决策至关重要。提出一种基于贝叶斯优化和极端梯度提升eXtremeGradient Boosting(XGBoost)的新方法来评估近钻头处粘滑振动的严重程... 粘滑振动是影响钻井速度、安全以及成本的重要限制因素,建立一套可靠的粘滑振动分级模型对于石油钻井的决策至关重要。提出一种基于贝叶斯优化和极端梯度提升eXtremeGradient Boosting(XGBoost)的新方法来评估近钻头处粘滑振动的严重程度。对近钻头粘滑振动数据进行分级处理;通过时域和频域分析,提取原始数据主要特征向量;建立基于XGBoost的粘滑振动等级识别分类模型,引用贝叶斯算法对XGBoost超参数调优;基于准确率、召回率、F1评分等模型评价指标,利用测试集分别将优化XGBoost模型与分类回归树模型和随机森林模型进行对比。研究结果表明:该方法能有效评估近钻头粘滑振动等级,具有较高的识别精度。 展开更多
关键词 粘滑振动 XGBoost 贝叶斯优化 风险评估 近钻头
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