摘要
本发明公开了一种石油钻井大数据处理方法及系统,属于数据挖掘领域,该石油钻井大数据处理方法包括以下步骤:对石油钻井原始信号进行小波变换,分离高频信号与低频信号,提取特征频段能量占比,判断是否存在噪声干扰检测;同步分析传感器信号与环境参数的时序/频域相关性,基于预设阈值判定异常根源;基于历史数据训练随机森林/LSTM模型,输入信号统计量、环境参数,输出异常类型;与现有技术相比,本发明的有益效果是:本发明通过分析传感器信号与环境参数的时序/频域相关性,来判断是否是因为环境参数导致的数据异常,并在数据异常时触发校准指令或停机检查,同步优化后续数据校正策略,避免因为异常数据出现安全事故。
技术关键词
大数据处理方法
大数据处理系统
分析传感器
LSTM模型
置信度阈值
信号
石油
高低频能量比
随机森林
累计工作时间
诊断传感器
数据校正
时序
频段
卡尔曼滤波
静态特征
训练集
振动噪声
多传感器
系统为您推荐了相关专利信息
识别方法
知识图谱构建
数据
置信度阈值
标签文件
数据采集平台
标签
数字孪生体
多功能服务器
数据生成方法
神经网络预测模型
多频段
移动终端
Gabor滤波器组
均衡策略
开关电源控制方法
开关电源控制系统
监测点
LSTM模型
输出开关电源