基于相對(duì)熵改進(jìn)模糊C均值聚類的溢流預(yù)警研究

摘要： 鉆井過(guò)程中溢流的早期發(fā)現(xiàn)非常重要，目前國(guó)內(nèi)外基于人工智能的溢流預(yù)警模型普遍使用大量先驗(yàn)知識(shí)或訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性、可靠性完全受限于先驗(yàn)知識(shí)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，文章提出了基于相對(duì)熵改進(jìn)模糊C均值聚類的溢流預(yù)警模型，采用相對(duì)熵理論改進(jìn)模糊C均值聚類算法，克服傳統(tǒng)模糊C均值聚類時(shí)聚類數(shù)目由用戶主動(dòng)給出的缺點(diǎn)，并結(jié)合溢流故障的發(fā)生與立壓、套壓的變化趨勢(shì)具有相關(guān)性的特點(diǎn)，建立了早期溢流智能...