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题名群智能算法优化改进随机森林算法的井漏预测
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作者
白凯
戴升升
张照硕
金思怡
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机构
长江大学计算机科学学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第14期159-168,共10页
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基金
油气钻采工程湖北省重点实验室开放基金资助项目(YQZC202511)
西安市致密油(页岩油)开发重点实验室开放基金资助项目(XSTS-202101)。
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文摘
井漏预测一直是钻井中堵漏防治研究的热点和难点课题,传统方法依赖专家经验,技术可复制性差,在特征参数选择上缺乏与井漏的相关性分析,导致预测精度低,且模型存在一定的局限性。为此,提出一种基于M5模型树的改进随机森林(IRF)算法,并采用基于Sobol序列的初始化策略,引入自适应螺旋变化策略更新发现者位置,同时利用Lévy飞行策略来更新跟随者位置的改进麻雀搜索算法(ISSA)对IRF参数进行优化,进而建立一种ISSA-IRF井漏预测模型。该模型整合了来自地质、钻井泥浆和钻井作业相关的18个参数,利用Pearson相关性分析、递归特征消除和梯度提升树确定了11个关键参数。实验结果表明,与原模型相比,ISSA-IRF模型在井漏预测上的准确率提升了7.7%,且模型的性能显著优于经典的井漏预测模型(如LSTM、BP和SVM等)。改进后的模型可用于现场堵漏控制,为防漏堵漏作业提供科学指导。
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关键词
井漏预测
随机森林算法
M5模型树
Sobol序列
自适应螺旋变化
Lévy飞行策略
麻雀搜索算法
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Keywords
lost circulation prediction
random forest algorithm
M5 model tree
Sobol sequence
adaptive spiral change
Lévy flight strategy
sparrow search algorithm
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分类号
TN911.23-34
[电子电信—通信与信息系统]
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