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基于RGPSO-LightGBM的套管磨损深度预测
1
作者
秦彦斌
王健
+2 位作者
万志国
李琳琳
窦益华
《石油机械》
北大核心
2025年第5期139-146,共8页
传统的套管磨损预测模型在理想假设下无法达到满意的精度,依赖试验数据的推导方式也非常耗时且成本高。提出了一种反应式全局粒子群优化轻量级梯度提升机(RGPSO-LightGBM)的套管磨损深度预测模型。使用Pearson相关系数法及特征重要性对...
传统的套管磨损预测模型在理想假设下无法达到满意的精度,依赖试验数据的推导方式也非常耗时且成本高。提出了一种反应式全局粒子群优化轻量级梯度提升机(RGPSO-LightGBM)的套管磨损深度预测模型。使用Pearson相关系数法及特征重要性对多臂井径成像测井仪的报告数据及钻井日志进行分析,提取出关键特征值;利用LightGBM对磨损深度进行预测,结合RGPSO对LightGBM的多个超参数进行全局调优;将所提模型与BP神经网络(BPNN)、极限梯度提升(XGBoost)等模型进行对比。研究结果表明,所提模型的最高拟合优度(R^(2))可达0.9976,具有更好的预测准确性、鲁棒性和泛化能力,能够为后续油气井生产的智能化控制提供有效依据,对维护井筒完整性、保障油气井安全生产作业具有重要的实际意义。
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关键词
套管磨损深度
井筒完整性
LightGBM
粒子群优化
机器学习
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职称材料
题名
基于RGPSO-LightGBM的套管磨损深度预测
1
作者
秦彦斌
王健
万志国
李琳琳
窦益华
机构
西安石油大学机械工程学院
西安市高难度复杂油气井完整性评价重点实验室
中国石油集团渤海钻探工程有限公司油气井测试分公司
出处
《石油机械》
北大核心
2025年第5期139-146,共8页
基金
国家自然科学基金项目“页岩气水平井压裂与生产套管变形机理及其控制机制研究”(51674199)
西安石油大学研究生创新与实践能力培养计划资助项目“基于人工智能的套管磨损预测”(YCS23214269)。
文摘
传统的套管磨损预测模型在理想假设下无法达到满意的精度,依赖试验数据的推导方式也非常耗时且成本高。提出了一种反应式全局粒子群优化轻量级梯度提升机(RGPSO-LightGBM)的套管磨损深度预测模型。使用Pearson相关系数法及特征重要性对多臂井径成像测井仪的报告数据及钻井日志进行分析,提取出关键特征值;利用LightGBM对磨损深度进行预测,结合RGPSO对LightGBM的多个超参数进行全局调优;将所提模型与BP神经网络(BPNN)、极限梯度提升(XGBoost)等模型进行对比。研究结果表明,所提模型的最高拟合优度(R^(2))可达0.9976,具有更好的预测准确性、鲁棒性和泛化能力,能够为后续油气井生产的智能化控制提供有效依据,对维护井筒完整性、保障油气井安全生产作业具有重要的实际意义。
关键词
套管磨损深度
井筒完整性
LightGBM
粒子群优化
机器学习
Keywords
casing wear depth
wellbore integrity
LightGBM
PSO
machine learning
分类号
TE931 [石油与天然气工程—石油机械设备]
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被引量
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1
基于RGPSO-LightGBM的套管磨损深度预测
秦彦斌
王健
万志国
李琳琳
窦益华
《石油机械》
北大核心
2025
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