摘要
本申请提供了一种钻井溢流井漏智能监测系统及方法,涉及智能监测领域,其首先对钻井循环系统的入口处和出口处的质量流量进行采集并传输至数据处理云端,然后采用基于人工智能的数据分析和处理算法对采集数据进行特征提取,以利用入口处的质量流量时序数据和出口处的质量流量时序数据之间的时序协同变化来对钻井的溢流情况和井漏情况进行监测。这样,通过对入口和出口质量流量的时序特征进行综合分析,能够全面捕捉钻井过程中流量变化的动态关联性,提高监测的覆盖面,从而提升了钻井溢流井漏监测的智能程度,以提高钻井作业的安全性和效率。
技术关键词
多模态交互
入口
钻井循环系统
时序特征
智能监测方法
智能监测系统
sigmoid函数
流量计
云端
细粒度特征
监测模块
LSTM模型
超参数
数据传输模块
最佳特征
特征提取器
数据采集模块
编码
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动态变化规律
路径预测方法
时序特征
电子病历数据
基线
异常检测方法
多头注意力机制
冗余
数据
卷积神经网络模型