摘要
本发明提供基于Transformer和规则的钻完井工况识别方法,包括以下步骤:根据传感器设备采集钻井参数数据;根据数据预处理规则,对采集到的数据进行缺失值、异常值处理预处理步骤;根据滑动窗口的方式,将预处理后的传感器数据序列进行输入嵌入;根据自注意力机制,利用Transformer模型对序列向量进行特征提取;通过规则匹配和逻辑推理方法对工况进行更精确的分类和识别;根据使用Transformer和阈值规则方法对钻完井工况进行识别。本发明利用Transformer模型自动学习输入序列的特征表示,从而更准确地识别钻井工况,同时,通过与规则的结合,可以提高工况识别的精确性和可解释性。该技术对指导现场技术人员作业具有重大意义。
技术关键词
工况识别方法
逻辑推理方法
多头注意力机制
规则方法
数据
传感器设备
钻井参数
故障分类器
滑动窗口
矩阵
序列
钻井工况
指导现场
故障类别
网络
思路
时序
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风险预警方法
预测阈值
分类阈值
工程进度数据
时间预测模型
阻力调节装置
智能匹配方法
强度
传感器模块
阻力矩
需求预测模型
充电站
电力供应需求信息
训练样本集
电力调度方法
电力作业现场
深度卷积神经网络
可见光图像
作业数据采集
语义
变电站二次设备
缺陷定位方法
回路
二次设备屏柜
建筑信息模型