文献

J-GLOBAL ID：201902222157937611   整理番号：19A1041008

遠隔監視システムに埋め込まれた破砕知的早期警報モデルの砂プラグ【JST・京大機械翻訳】

An Sand Plug of Fracturing Intelligent Early Warning Model Embedded in Remote Monitoring System

著者 (4件)： Liang Haibo (School of Mechatronic Engineering, Southwest Petroleum University, Chengdu, China) ,  Zou Jialing (School of Mechatronic Engineering, Southwest Petroleum University, Chengdu, China) ,  Junaid Khan Muhammad (School of Mechatronic Engineering, Southwest Petroleum University, Chengdu, China) ,  Jinxuan Han (Department of Geology, Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 47944-47954  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,データマイニング技術は異なる分野で広く使われている。石油産業のために,データマイニング方法の応用は,より速く,より正確にデータを分析することができるだけではなく,人工モニタリングに頼ることによって引き起こされる誤判断と誤った判断のような欠陥を減少させることもできる。破砕は石油生産を増加させるための重要な技術の一つである。破砕構造曲線の異常変動の偶発性のために,砂ブロック警報のために建設曲線を用いることによって,大きな遅れと偶発性もあった。頻繁な誤警報と遅延警報がしばしば発生する。したがって,本論文はデータマイニングに基づく破砕の砂プラグの早期警戒法を提案する。最初に,破砕の二重対数曲線砂プラグの初期警報モデルを確立し,時系列解析アルゴリズムを用いて,破砕リスク警報モデルの二重対数曲線砂プラグにおける油圧とケーシング圧力を予測し,早期警報精度を改善した。次に,時間領域解析の予測結果を最適化するために,一般的回帰ニューラルネットワーク(GRNN)アルゴリズムを設計した。改良親和性伝搬(AP)クラスタリングアルゴリズムを用いて,モニタリングデータをクラスタ化し,その後の斜面計算の精度を改善し,破砕と砂プラグリスクの一致率を改善した。最後に,リスク警告モデルを適用し,サイトについて解析し,モデルの妥当性と精度を検証した。このモデルを遠隔監視システムに埋め込み,都市オフィス労働者によるリスクのオンライン遠隔知的監視を実現した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データマイニング ,  アルゴリズム ,  採油 ,  予測 ,  *警報 ,  労働者 ,  対数 ,  都市 ,  *モデル ,  最適化 ,  クラスタ化 ,  *プラグ ,  コンティンジェンシー ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 遠隔監視システム ,  破砕 ,  早期 ,  警報 ,  モデル ,  砂 ,  プラグ