基于机器学习与态势感知技术的钻井液大数据分析与智能决策,支持平台建设

总结出特定异常发生阈值，并自动在移动终端与桌面终端上向用户预警。通过多维分析与智能分析工具的开发应用，实现对海量历史数据信息所蕴藏的规律信息的知识挖掘，确立分析模型;以各项技术方案标准与内部专业团队的专业知识经验为基础，采用统计学与语义处理方法将文字信息进行量化处理，建立可被计算机执行的分析规则，实现分析结论与预警提醒功能。

（4）稳定的系统

为了保证系统的稳定性与持久性，开发过程中对系统进行多层次、全方位、多角度的测试与bug处理工作。对手机APP进行安全测试，包括软件权限、安装与卸载安全性、数据安全性、通信安全性、人机接口安全性测试;对手机APP进行UI测试，用户界面（如菜单、对话框、窗口及其他控件）布局、风格是否满足要求，文字是否正确，页面是否美观，文字、图片组合是否完美，操作是否友好等;完善汇报功能，根据日期与项目部抽取早晚数据生成钻井液汇报表、每天钻井液班报信息;增加早晚抽取数据存储过程，增加语音、视频、图片查看，优化SQL查询性能与系统界面，修复bug;整合钻井液信息技术一体化平台，充分结合一期、二期项目，增加项目的连结性、兼容性。

3 结 语

本文介绍了国内业界首创的钻井液大数据分析与智能决策支持平台的设计与实现。该平台完成了桌面端与移动端的建设，方便办公室与现场人员迅速处理钻井液等相关情况;底层方面采用先进科学的技术架构，为系统的稳定持久提供支持;功能上丰富完善钻井液相关功能，尤其是其中大数据与机器学习技术下的多维分析与智能分析工具的开发应用，更使工作人员受益良多;平台中大量使用图表，这种可视化操作将数据从多个视角与维度进行展现，为不同的用户提供个性化、自动化及智能化程度较高、方便快捷的辅助决策功能。实践结果表明，该平台完整地实现了预期的设计目标，其投入使用可為公司显著地节约成本，提高工作效率，是不可多得的优秀平台。

参 考 文 献

[1]刘胜娃，李卫，张越.长庆钻井公司统一通信平台的设计与实现[J].物联网技术， 2017，7（4）：68-69.

[2]康力，鲜明，廖孝元，等.钻井液专家智能系统的模型与设计[J].石油工业计算机应用，2016（2）：12-15.

[3]徐超.基于范例推理的钻井液配方专家系统的研究[J].石油工业计算机应用， 2015（1）：35-37.

[4]李柏岐，白忠飞，李彦秋.钻井液泥浆参数监测系统的研究[J].机械工程师， 2016（4）：185-186.

[5] YE Y，AN W，TENG X，et al.The prediction model for the drilling fluid invasion in fractured carbonate reservoirs[J].Acta petrolei sinica，2011，32（3）：504-508.

[6]刘胜娃，苏兴华，詹胜.基于安卓的钻井液班报系统的设计与实现[J].物联网技术，2017，7（4）：114-116.

[7]霍东媛，高凌云，刘晗.高清数字视频监控系统在钻井现场的研究与应用[J].物联网技术，2014，4（3）：28-30.

[8]张放.人工智能的发展之路[J].物联网技术，2017，7（1）：10-11.

[9]李大奇，曾义金，刘四海，等.基于分形理论的粗糙裂缝钻井液漏失模型研究[J].石油钻探技术，2017，45（4）：46-52.

[10]张蔚，蒋官澄，王立东，等.无黏土高温高密度油基钻井液[J].断块油气田，2017，24（2）：277-280.