摘要
本申请提供一种超高温固井水泥的性能调优方法和系统,涉及人工智能领域,包括:获取超高温固井水泥的性能影响特征和抗压强度样本数据集;以超高温固井水泥性能影响特征作为输入特征,将超高温固井水泥的抗压强度作为输出目标,根据输入特征对于输出目标的影响系数从设定机器学习模型库中确定最优模型;确定各性能影响特征对于抗压强度的影响系数;筛选影响系数大于设定影响阈值的目标特征,并根据各目标特征的影响系数生成超高温固井水泥的调优方案。本申请可基于调优方案对超高温固井水泥进行力学性能调优,以确保超高温固井水泥能够适配不同的应用场景,满足在常温、高温、超高温等场景下的应用需求。
技术关键词
性能调优方法
水泥
性能预测模型
异常数据
模型库
交叉验证方法
机器学习模型
样本
指标
直方图
数据获取模块
误差
分析方法
关系
场景
常温
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多维时序数据
风险预警方法
异常数据点
变量
异常事件
水轮发电机励磁
故障类别
故障诊断方法
晶闸管故障
励磁功率单元
多业务
数据处理方法
数据校正
模态识别技术
系统数据监控