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水基完井液静态沉降稳定性影响因素研究
被引量：
1
1
作者
杨兰平
杜仕勇
+3 位作者
夏榆皓
徐兴宇
张太亮
程鑫
《精细石油化工》
CAS
2024年第1期56-59,共4页
通过研究不同密度的水基完井液在不同温度下沉降1~15 d的流变性能、滤失性能和沉降稳定性,计算不同因素间的皮尔森系数绘制热力图,考察了不同因素对静态稳定分层指数(SSSI)的影响。实验结果表明:沉降15 d内,不同密度完井液的清液量与SSS...
通过研究不同密度的水基完井液在不同温度下沉降1~15 d的流变性能、滤失性能和沉降稳定性,计算不同因素间的皮尔森系数绘制热力图,考察了不同因素对静态稳定分层指数(SSSI)的影响。实验结果表明:沉降15 d内,不同密度完井液的清液量与SSSI值的相关性系数均达到0.91;完井液密度、老化时间以及沉降温度与SSSI值的相关性系数分别为0.64、0.58和0.23,即沉降稳定性的影响因素由大到小排列的顺序为完井液密度—老化时间—沉降温度,但沉降温度、老化时间分别与密度呈现竞争关系。
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关键词
水基完井液
静态沉降稳定性
SSSI值
皮尔森相关性系数
热力图
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职称材料
基于气象特征数据智能识别与评估的雷电灾害预测模型设计
2
作者
胡旻
姚东升
《电子设计工程》
2024年第3期110-114,共5页
针对大部分预测模型未全面考虑雷电的时空特征而导致预测精度较低的问题,文中设计了一种基于气象特征数据智能识别与评估的雷电灾害预测模型。该模型利用数据挖掘方法获取气象特征,并计算其皮尔森相关性系数,从而确定了与雷电相关的气...
针对大部分预测模型未全面考虑雷电的时空特征而导致预测精度较低的问题,文中设计了一种基于气象特征数据智能识别与评估的雷电灾害预测模型。该模型利用数据挖掘方法获取气象特征,并计算其皮尔森相关性系数,从而确定了与雷电相关的气象特征。通过将雷电特征输入由人工鱼群算法训练后的Elman网络进行学习分析,即可得到雷电灾害的预测结果。基于Python平台对所提模型进行实验分析与测试,结果表明,该模型预测结果的平均绝对百分比误差小于0.03,且在不同时间片和空间内均具有良好的预测效果。
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关键词
气象特征
智能识别
雷电灾害预测
ELMAN网络
人工鱼群算法
皮尔森相关性系数
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职称材料
一种基于lightGBM框架改进的GBDT风力发电机叶片开裂预测方法
被引量：
5
3
作者
刘钰宸
安静
《应用技术学报》
2020年第1期63-70,共8页
风力发电机叶片开裂直接影响风力发电机运行,采用梯度提升决策树算法与基于lightGBM框架改进的梯度提升决策树算法对风力发电机叶片开裂进行预测。对比分析了预测准确度与可行性。基于lightGBM改进的梯度提升决策树算法分析的风力发电...
风力发电机叶片开裂直接影响风力发电机运行,采用梯度提升决策树算法与基于lightGBM框架改进的梯度提升决策树算法对风力发电机叶片开裂进行预测。对比分析了预测准确度与可行性。基于lightGBM改进的梯度提升决策树算法分析的风力发电机运行数据得出的预测结果优于梯度提升决策树算法,且对于风力发电机叶片开裂预测准确度较高,并具有实用价值。同时该算法能够大幅降低样本中的无效数据,减少计算量。其独立特征合并能够使得划分点特征数量降低,提高风力发电机叶片开裂预测的准确性。最后,风力发电机叶片开裂预测实验结果表明,基于lightGBM改进的梯度提升决策树算法取得了更好的预测结果,计算量更小且能够准确预测风力发电机叶片开裂故障。
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关键词
lightGBM
梯度提升决策树
皮尔森相关性系数
风力发电机
叶片开裂预测
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职称材料
题名
水基完井液静态沉降稳定性影响因素研究
被引量：
1
1
作者
杨兰平
杜仕勇
夏榆皓
徐兴宇
张太亮
程鑫
机构
中国石油集团川庆钻探工程有限公司钻井液技术服务公司
西南石油大学化学化工学院
出处
《精细石油化工》
CAS
2024年第1期56-59,共4页
基金
中石油川庆钻探工程有限公司科技重大专项课题(川庆钻液JZ2002010)
四川省重点研发项目(2021YFG0112)。
文摘
通过研究不同密度的水基完井液在不同温度下沉降1~15 d的流变性能、滤失性能和沉降稳定性,计算不同因素间的皮尔森系数绘制热力图,考察了不同因素对静态稳定分层指数(SSSI)的影响。实验结果表明:沉降15 d内,不同密度完井液的清液量与SSSI值的相关性系数均达到0.91;完井液密度、老化时间以及沉降温度与SSSI值的相关性系数分别为0.64、0.58和0.23,即沉降稳定性的影响因素由大到小排列的顺序为完井液密度—老化时间—沉降温度,但沉降温度、老化时间分别与密度呈现竞争关系。
关键词
水基完井液
静态沉降稳定性
SSSI值
皮尔森相关性系数
热力图
Keywords
water-based completion fluid
static settlement stability
SSSI value
pearson correlation coefficient
thermal map
分类号
TE254.2 [石油与天然气工程—油气井工程]
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职称材料
题名
基于气象特征数据智能识别与评估的雷电灾害预测模型设计
2
作者
胡旻
姚东升
机构
陕西省突发事件预警信息发布中心
出处
《电子设计工程》
2024年第3期110-114,共5页
基金
陕西省重点研究发展计划项目(2020ZDLSF06-02)。
文摘
针对大部分预测模型未全面考虑雷电的时空特征而导致预测精度较低的问题,文中设计了一种基于气象特征数据智能识别与评估的雷电灾害预测模型。该模型利用数据挖掘方法获取气象特征,并计算其皮尔森相关性系数,从而确定了与雷电相关的气象特征。通过将雷电特征输入由人工鱼群算法训练后的Elman网络进行学习分析,即可得到雷电灾害的预测结果。基于Python平台对所提模型进行实验分析与测试,结果表明,该模型预测结果的平均绝对百分比误差小于0.03,且在不同时间片和空间内均具有良好的预测效果。
关键词
气象特征
智能识别
雷电灾害预测
ELMAN网络
人工鱼群算法
皮尔森相关性系数
Keywords
meteorological characteristics
intelligent identification
lightning disaster prediction
Elman network
artificial fish swarm algorithm
Pearson correlation coefficient
分类号
TN918 [电子电信—通信与信息系统]
P409 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
一种基于lightGBM框架改进的GBDT风力发电机叶片开裂预测方法
被引量：
5
3
作者
刘钰宸
安静
机构
上海应用技术大学电气与电子工程学院
出处
《应用技术学报》
2020年第1期63-70,共8页
基金
国家自然科学基金(61703279,51775385,61671252)
上海市自然科学基金项目(19ZR1455200)
上海应用技术大学中青年科技人才发展基金(ZQ2018-24)资助。
文摘
风力发电机叶片开裂直接影响风力发电机运行,采用梯度提升决策树算法与基于lightGBM框架改进的梯度提升决策树算法对风力发电机叶片开裂进行预测。对比分析了预测准确度与可行性。基于lightGBM改进的梯度提升决策树算法分析的风力发电机运行数据得出的预测结果优于梯度提升决策树算法,且对于风力发电机叶片开裂预测准确度较高,并具有实用价值。同时该算法能够大幅降低样本中的无效数据,减少计算量。其独立特征合并能够使得划分点特征数量降低,提高风力发电机叶片开裂预测的准确性。最后,风力发电机叶片开裂预测实验结果表明,基于lightGBM改进的梯度提升决策树算法取得了更好的预测结果,计算量更小且能够准确预测风力发电机叶片开裂故障。
关键词
lightGBM
梯度提升决策树
皮尔森相关性系数
风力发电机
叶片开裂预测
Keywords
light gradient boosting machine framework(lightGBM)
gradient boosting decision tree(GBDT)
pearson correlation coefficient
wind turbines
blade cracking prediction
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
水基完井液静态沉降稳定性影响因素研究
杨兰平
杜仕勇
夏榆皓
徐兴宇
张太亮
程鑫
《精细石油化工》
CAS
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于气象特征数据智能识别与评估的雷电灾害预测模型设计
胡旻
姚东升
《电子设计工程》
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种基于lightGBM框架改进的GBDT风力发电机叶片开裂预测方法
刘钰宸
安静
《应用技术学报》
2020
5
在线阅读
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职称材料
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