摘要
本发明涉及钻井机械钻速预测方法、装置、介质和设备,包括:获取钻井参数的原始数据;对原始数据进行预处理获得预处理数据;基于预处理数据进行相关性分析筛选出特征参数;对特征参数的数据进行去噪获得特征参数的去噪后数据;对去噪后数据进行划分获得数据集;对数据集进行标准化处理获得标准化后的数据;对标准化后的数据进行序列化处理获得序列化的特征数据;构建机械钻速预测模型;将序列化的特征数据中的训练集输入机械钻速预测模型进行训练,获得钻井机械钻速的预测值。本发明通过互信息筛选与机械钻速密切相关的参数,确保模型关注影响预测结果的关键信息,将钻井数据分割成多个小序列,有助于捕捉变化趋势,提升预测精度和可解释性。
技术关键词
钻井机械钻速
钻井参数
深度学习框架
滑动时间窗口
长短期记忆网络
训练集
门控循环单元
序列
数据获取单元
滤波算法
预测装置
存储器
分析单元
处理器
解码器
编码器
电子设备
介质
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波分系统
强化学习算法
通道
非线性噪声
非线性相互作用
电信号
故障诊断方法
长短期记忆网络
卷积神经网络模型
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订单分配系统
数据分析模块
仓库搬运设备
长短期记忆网络
订单分配方法
浓度预测方法
鲜烟叶
图像特征数据
多源特征融合
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滑动时间窗口
统计终端设备
定位点
数据处理方法
终端设备位置信息