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基于ISSA-SVM的钻井卡钻事故预测被引量：3: 1; 作者陈晓张奇志 +2 位作者王鑫黄圣杰陈浩宇《科学技术与工程》北大核心 2024年第8期3207-3214,共8页; 为预防钻井过程中卡钻事故的发生,通过提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化支持向量机(support vector machines,SVM)的预测模型方法(ISSA-SVM),在发现者位置更新公式中引入一种改进的自适应非线... 展开更多; 关键词钻井卡钻麻雀搜索算法(SSA) 支持向量机(SVM) 主成分分析法(PCA); 在线阅读下载PDF 职称材料

井漏预测模型的超参数优化与解释:以伊朗马伦油田为例: 2; 作者李恒丰李琳赵志峰《科学技术与工程》北大核心 2024年第35期15006-15013,共8页; 为有效管理泥浆流失这一钻井工程中的挑战,针对伊朗马伦油田的不同泥浆流失严重程度,构建了4个平衡数据集并进行了分类研究。通过采用不同交叉验证策略并以多个平均性能指标作为优化目标,寻找到了多个模型的最优超参数,并最终确定了最... 展开更多; 关键词井漏机器学习交叉验证超参数优化模型解释; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进麻雀搜索算法优化支持向量机的井漏预测被引量：11: 3; 作者王鑫张奇志《科学技术与工程》北大核心 2022年第34期15115-15122,共8页; 在钻井过程中,受地质环境、钻井技术等多种因素的影响,容易发生井漏事故。为预防井漏事故,减少因钻井事故带来的损失,提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化支持向量机的井漏预测方法。首先,在发现... 展开更多; 关键词井漏麻雀搜索算法对比实验支持向量机井漏预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

混合多策略改进的樽海鞘群算法及其应用被引量：9: 4; 作者张家玮李琳张奇志《计算机工程与设计》北大核心 2024年第3期822-829,共8页; 针对标准的樽海鞘群算法(salp swarm algorithm, SSA)在寻优过程中易出现局部最优和收敛速度慢等问题,提出一种混合多策略改进的樽海鞘群算法(ISSA)。利用佳点集策略生成初始种群,使个体均匀分布于搜索空间;将反向学习的思想融入到领导... 展开更多; 关键词佳点集反向学习自适应t分布精英反向学习樽海鞘群算法基准函数弹簧设计问题; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ISSA-SVM的钻井卡钻事故预测被引量：3: 1; 作者陈晓张奇志王鑫黄圣杰陈浩宇; 机构西安石油大学电子工程学院陕西省油气井重点测控实验室西安石油大学新能源学院; 出处《科学技术与工程》北大核心 2024年第8期3207-3214,共8页; 基金陕西省科学技术重点研发计划(2017ZDXM-GY-097)。; 文摘为预防钻井过程中卡钻事故的发生,通过提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化支持向量机(support vector machines,SVM)的预测模型方法(ISSA-SVM),在发现者位置更新公式中引入一种改进的自适应非线性惯性递减权重;在警戒者位置更新公式中引入莱维飞行策略。利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对外国某大型油田的实测钻井数据进行降维处理,并利用惩罚参数和核参数进行卡钻事故的预测。实验结果表明:ISSA-SVM的预测准确率高达85.1852%,且收敛速度更快,可见ISSA-SVM可有效预测钻井卡钻事故。; 关键词钻井卡钻麻雀搜索算法(SSA) 支持向量机(SVM) 主成分分析法(PCA); Keywords drilling stuck drill sparrow search algorithm(SSA) support vector machine(SVM) principal component analysis method(PCA); 分类号 TE28 [石油与天然气工程—油气井工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名井漏预测模型的超参数优化与解释:以伊朗马伦油田为例: 2; 作者李恒丰李琳赵志峰; 机构西安石油大学电子工程学院陕西省油气井重点测控实验室; 出处《科学技术与工程》北大核心 2024年第35期15006-15013,共8页; 基金陕西省科学技术重点研发计划(2017ZDXM-GY-097)。; 文摘为有效管理泥浆流失这一钻井工程中的挑战,针对伊朗马伦油田的不同泥浆流失严重程度,构建了4个平衡数据集并进行了分类研究。通过采用不同交叉验证策略并以多个平均性能指标作为优化目标,寻找到了多个模型的最优超参数,并最终确定了最佳模型及其参数配置。结果表明,所得到的最佳模型在精度、召回率和F 1分数等方面都有显著提升。特别的,对于不同的井漏程度数据集使用不同的模型(如极致梯度提升树和类别型梯度提升树),结果中各项指标都处于0.95以上,显示了模型的出色性能。此外,通过计算沙普利解释值对最优模型进行解释,进一步深入理解了预测行为。可见,超参数优化对于增强模型性能有重大影响,而模型解释对于理解预测机制是必要的。; 关键词井漏机器学习交叉验证超参数优化模型解释; Keywords lost-circulation machine learning cross-validation hyperparameter optimization model interpretation; 分类号 TE254 [石油与天然气工程—油气井工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进麻雀搜索算法优化支持向量机的井漏预测被引量：11: 3; 作者王鑫张奇志; 机构西安石油大学电子工程学院陕西省油气井重点测控实验室; 出处《科学技术与工程》北大核心 2022年第34期15115-15122,共8页; 基金陕西省科学技术重点研发计划(2017ZDXM-GY-097)。; 文摘在钻井过程中,受地质环境、钻井技术等多种因素的影响,容易发生井漏事故。为预防井漏事故,减少因钻井事故带来的损失,提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化支持向量机的井漏预测方法。首先,在发现者位置更新公式中引入一种改进的自适应非线性惯性递减权重,提高算法全局搜索能力;其次,在警戒者位置更新公式中引入莱维(Levy)飞行策略,减少算法陷入局部最优的风险。为验证改进算法的寻优能力,将麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)、遗传算法(genetic algorithm,GA)、灰狼算法(grey wolf algorithm,GWO)以及改进的麻雀搜索算法(ISSA)在8个基准测试函数上做了对比实验。实验结果表明,改进的麻雀搜索算法(ISSA)在寻优精度、稳定性等方面都较其他算法更为优异。最后,将改进的麻雀搜索算法用于优化支持向量机(ISSA-SVM)的惩罚参数C和核参数g,进行井漏事故的预测。结果表明,ISSA-SVM预测准确率为97.7654%,相比于麻雀算法(SSA)-SVM、遗传算法(GA)-SVM以及灰狼算法(GWO)-SVM预测准确率都高,且收敛速度快,迭代次数少,能够高效、快速预测井漏事故,提高钻井效率和可靠性。; 关键词井漏麻雀搜索算法对比实验支持向量机井漏预测; Keywords lost circulation sparrow search algorithm contrast experiment support vector machines lost circulation prediction; 分类号 TE21 [石油与天然气工程—油气井工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名混合多策略改进的樽海鞘群算法及其应用被引量：9: 4; 作者张家玮李琳张奇志; 机构西安石油大学电子工程学院西安石油大学陕西省油气井重点测控实验室; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2024年第3期822-829,共8页; 基金陕西省科学技术重点研发计划基金项目(2017ZDXM-GY-097) 西安石油大学研究生创新与实践能力培养计划基金项目(YCS22214233)。; 文摘针对标准的樽海鞘群算法(salp swarm algorithm, SSA)在寻优过程中易出现局部最优和收敛速度慢等问题,提出一种混合多策略改进的樽海鞘群算法(ISSA)。利用佳点集策略生成初始种群,使个体均匀分布于搜索空间;将反向学习的思想融入到领导者位置更新中,提高算法的搜索精度;加入自适应t分布,利用迭代次数iter作为其自由度参数,改善算法的全局探索能力;引入精英反向学习,筛选更好的种群,避免陷入局部最优。通过一组基准函数和Wilcoxin秩和检验来检测改进算法的性能,实验结果表明,改进算法的探索能力和优化精度都得到明显改善且算法之间存在显著差异,通过实际机械设计案例进一步验证ISSA算法的有效性。; 关键词佳点集反向学习自适应t分布精英反向学习樽海鞘群算法基准函数弹簧设计问题; Keywords good point set opposition-based learning adaptive t distribution elite opposition-based learning slap swarm algorithm benchmark functions spring design problem; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于ISSA-SVM的钻井卡钻事故预测	陈晓张奇志王鑫黄圣杰陈浩宇	《科学技术与工程》北大核心	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	井漏预测模型的超参数优化与解释:以伊朗马伦油田为例	李恒丰李琳赵志峰	《科学技术与工程》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	改进麻雀搜索算法优化支持向量机的井漏预测	王鑫张奇志	《科学技术与工程》北大核心	2022	11	在线阅读下载PDF 职称材料
4	混合多策略改进的樽海鞘群算法及其应用	张家玮李琳张奇志	《计算机工程与设计》北大核心	2024	9	在线阅读下载PDF 职称材料