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機器學習算法在石油鉆井領域的應用優化研究

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機器學習算法在石油鉆井領域的應用優化研究
論文目錄
 
摘要第1-6頁
ABSTRACT第6-10頁
第一章 緒論第10-14頁
  1.1 研究背景及意義第10-11頁
  1.2 論文研究內容第11頁
  1.3 論文結構安排第11-14頁
第二章 鉆速優化理論與相關機器學習算法的研究第14-32頁
  2.1 石油鉆井領域鉆速優化相關理論的研究第14-15頁
  2.2 機器學習一般過程的研究第15-16頁
  2.3 常用的離群點處理算法研究第16-20頁
    2.3.1 基于統計方法的一元離群點檢測方法研究第16-17頁
    2.3.2 多元離群點檢測算法研究第17-19頁
    2.3.3 基于聚類方法的離群點檢測算法研究第19-20頁
  2.4 LightGBM及相關樹模型第20-26頁
    2.4.1 回歸決策樹算法第20-23頁
    2.4.2 梯度提升決策樹第23-25頁
    2.4.3 LightGBM模型思想第25-26頁
  2.5 神經網絡相關模型第26-31頁
    2.5.1 基本神經網絡模型第26-28頁
    2.5.2 循環神經網絡模型第28-31頁
  2.6 本章小結第31-32頁
第三章 鉆井數據預處理方案設計與實現第32-60頁
  3.1 鉆井數據預處理方案設計第32-36頁
    3.1.1 鉆井數據預處理總體設計第32-33頁
    3.1.2 數據選擇模塊設計第33頁
    3.1.3 數據清洗模塊設計第33頁
    3.1.4 離群點處理模塊設計第33-34頁
    3.1.5 數據分割與歸一化模塊第34-36頁
  3.2 鉆井數據選擇與清洗模塊實現第36-39頁
  3.3 鉆井數據離群點處理方法選取與模塊實現第39-57頁
    3.3.1 離群點對鉆速預測模型的影響分析第39-42頁
    3.3.2 基于統計方法的一元離群點分析第42-45頁
    3.3.3 多元離群點分析方法效果對比第45-49頁
    3.3.4 基于聚類的離群點檢測算法的實現及效果分析第49-55頁
    3.3.5 離群點檢測方法的選取與融合第55-57頁
  3.4 模塊整合與方案實現第57-58頁
  3.5 本章小結第58-60頁
第四章 鉆速優化方案設計與實現第60-76頁
  4.1 鉆速預測與優化方案設計第60-62頁
  4.2 鉆速預測模型的實現與分析第62-71頁
    4.2.1 LightGBM模型鉆速預測模型效果分析第62-64頁
    4.2.2 全連接神經網絡一階數據鉆速預測模型實現與分析第64-66頁
    4.2.3 全連接神經網絡多階數據鉆速預測模型實現與分析第66-69頁
    4.2.4 RNN網絡多階數據鉆速預測模型實現與分析第69-71頁
  4.3 模型選取與鉆速優化第71-74頁
    4.3.1 模型選取第71-73頁
    4.3.2 鉆速優化第73-74頁
  4.4 本章小結第74-76頁
第五章 總結與展望第76-78頁
  5.1 論文工作總結第76-77頁
  5.2 進一步研究工作第77-78頁
參考文獻第78-82頁
致謝第82頁

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