基于集成算法的水泥浆强度预测方法及系统技术方案

技术编号：44303607 阅读：1 留言：0更新日期：2025-02-18 20:20

本发明专利技术公开了一种基于集成算法的水泥浆强度预测方法，包括：采集原始水泥浆数据；对所述原始水泥浆数据进行特征提取，得到待预测水泥浆数据；将所述待预测水泥浆数据依次输入至训练好的卷积神经网络模型、XGBoost模型和随机森林模型中得到水泥浆标准尺寸试块的抗压强度，以根据所述水泥浆标准尺寸试块的抗压强度预测水泥浆强度。本发明专利技术的一种基于集成算法的水泥浆强度预测方法通过使用三个模型来预测水泥浆的强度，可以利用各自的优势，CNN在图像和信号处理中的强大能力，XGBoost在处理结构化数据时的高效性和随机森林在分类和回归问题上的稳健性，从而提高预测的准确性和鲁棒性。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于水泥浆数据处理领域，具体涉及一种基于集成算法的水泥浆强度预测方法及系统。

技术介绍

1、固井技术作为石油开采的重要手段之一，与整体井身的质量有着重要的关联。固井工程作业中，由于多方面影响条件复杂，水泥浆体系的设计是一重点问题，水泥浆的选择对固井的质量有着直接的影响。

2、水泥浆是一种添加大量化学外加剂与辅助胶凝材料的新型复合材料，海水中使用的水泥浆是为了适应海洋环境的特殊要求而设计的，海水中的氯离子浓度、养护龄期、粉煤灰用量等因素会影响水泥浆的力学性能和孔隙结构，与陆地固井使用的材料略有不同。海洋固井所使用的水泥浆其强度与各组分之间具有高度的非线性关系，如何有效地揭示水泥浆组分与强度之间的关系对水泥浆的改性及优化配比设计具有重要意义。

3、卷积神经网络在混凝土强度预测方面，可以通过学习输入特征水泥、矿渣、骨料等的比例与输出之间的复杂非线性关系来进行预测。一篇研究中提到，只通过使用cnn模型，可以对不同种类的混凝土的抗压强度进行预测，并且通过实验验证了模型的可靠性。该研究存在一些不足之处：数据集的局限性，仅包含380组数据集不足以覆盖所有可能影响混凝土抗压强度的因素。泛化能力的不确定性以及模型的鲁棒性，进而影响预测的准确性。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于集成算法的水泥浆强度预测方法及系统。本专利技术要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

2、一种基于集成算法的水泥浆强度预测方法，包括：</p>

3、采集原始水泥浆数据；

4、对所述原始水泥浆数据进行特征提取，得到待预测水泥浆数据；

5、将所述待预测水泥浆数据依次输入至训练好的卷积神经网络模型、xgboost模型和随机森林模型中得到水泥浆标准尺寸试块的抗压强度，以根据所述水泥浆标准尺寸试块的抗压强度预测水泥浆强度。

6、在一个具体实施方式中，对所述卷积神经网络模型的训练过程为：

7、获得训练数据集和测试数据集，训练数据集包含80％的数据样本，测试数据集包含20％的数据样本；

8、初始化卷积神经网络，利用训练数据集对卷积神经网络进行训练，确定训练过程中的误差；

9、在卷积神经网络设置迭代次数时，将测试数据集输入到卷积神经网络中进行测试，获得测试准确率；

10、重复执行利用训练数据集对卷积神经网络进行训练，直至卷积神经网络的误差低于预设第一阈值，且测试准确率高于预设第二阈值时，获得目标卷积神经网络。

11、在一个具体实施方式中，xgboost模型的训练过程为：

12、对输入数据进行预处理，预处理包括归一化、缺失值处理。

13、设置xgboost模型的参数，xgboost模型的参数包括通用参数、任务参数和提升参数；

14、将预处理后的数据输入xgboost模型进行训练，迭代多次直至模型收敛或达到预设的迭代次数；

15、训练完成后，评估各特征的重要性，以进行特征选择和模型优化。

16、在一个具体实施方式中，随机森林模型的训练过程为：

17、对输入数据进行预处理，预处理包括归一化、缺失值填充；

18、设置随机森林的参数，随机森林的参数包括决策树的数量、最大深度、特征选择方式；

19、构建多个决策树作为弱学习器；

20、将预处理后的数据输入随机森林模型进行训练，每个决策树独立地进行学习和预测。

21、将多个决策树的预测结果进行综合，得到最终的预测结果。

22、在一个具体实施方式中，所述卷积神经网络模型、所述xgboost模型和所述随机森林模型的训练权重分别为0.25、0.35、0.4。

23、在一个具体实施方式中，对所述原始水泥浆数据进行特征提取，得到待预测水泥浆数据，法包括：

24、去除所述原始水泥浆数据中的重复数据、无效数据和异常数据；

25、对所述原始水泥浆数据中的缺失数据进行填补；

26、对数据进行归一化或标准化处理；

27、使用随机森林或xgboost模型进行特征重要性评估；

28、根据特征重要性排序，选择对水泥浆强度预测贡献较大的特征进行后续建模。

29、本专利技术同时提供一种基于集成算法的水泥浆强度预测系统，包括：

30、数据采集模块，用于采集原始水泥浆数据；

31、数据处理模块，用于对所述原始水泥浆数据进行特征提取，得到待预测水泥浆数据；

32、强度预测模块，用于将所述待预测水泥浆数据依次输入至训练好的卷积神经网络模型、xgboost模型和随机森林模型中得到水泥浆标准尺寸试块的抗压强度，以根据所述水泥浆标准尺寸试块的抗压强度预测水泥浆强度。

33、在一个具体实施方式中，对所述卷积神经网络模型的训练过程为：

34、获得训练数据集和测试数据集，训练数据集包含80％的数据样本，测试数据集包含20％的数据样本；

35、初始化卷积神经网络，利用训练数据集对卷积神经网络进行训练，确定训练过程中的误差；

36、在卷积神经网络设置迭代次数时，将测试数据集输入到卷积神经网络中进行测试，获得测试准确率；

37、重复执行利用训练数据集对卷积神经网络进行训练，直至卷积神经网络的误差低于预设第一阈值，且测试准确率高于预设第二阈值时，获得目标卷积神经网络。

38、在一个具体实施方式中，xgboost模型的训练过程为：

39、对输入数据进行预处理，预处理包括归一化、缺失值处理。

40、设置xgboost模型的参数，xgboost模型的参数包括通用参数、任务参数和提升参数；

41、将预处理后的数据输入xgboost模型进行训练，迭代多次直至模型收敛或达到预设的迭代次数；

42、训练完成后，评估各特征的重要性，以进行特征选择和模型优化。

43、在一个具体实施方式中，随机森林模型的训练过程为：

44、对输入数据进行预处理，预处理包括归一化、缺失值填充；

45、设置随机森林的参数，随机森林的参数包括决策树的数量、最大深度、特征选择方式；

46、构建多个决策树作为弱学习器；

47、将预处理后的数据输入随机森林模型进行训练，每个决策树独立地进行学习和预测。

48、将多个决策树的预测结果进行综合，得到最终的预测结果。

49、本专利技术的有益效果：

50、1、本专利技术的一种基于集成算法的水泥浆强度预测方法通过使用三个模型来预测水泥浆的强度，可以利用各自的优势，cnn在图像和信号处理中的强大能力，xgboost在处理结构化数据时的高效性和随机森林在分类和回归问题上的稳健性，从而提高预测的准确性和鲁棒性。

51、2、本专利技术的一种基于集成算法的水泥浆强度预测方法集成模本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于集成算法的水泥浆强度预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于集成算法的水泥浆强度预测方法，其特征在于，对所述卷积神经网络模型的训练过程为：

3.根据权利要求1所述的基于集成算法的水泥浆强度预测方法，其特征在于，XGBoost模型的训练过程为：

4.根据权利要求1所述的基于集成算法的水泥浆强度预测方法，其特征在于，随机森林模型的训练过程为：

5.根据权利要求1所述的基于集成算法的水泥浆强度预测方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型、所述XGBoost模型和所述随机森林模型的训练权重分别为0.25、0.35、0.4。

6.根据权利要求1所述的基于集成算法的水泥浆强度预测方法，其特征在于，对所述原始水泥浆数据进行特征提取，得到待预测水泥浆数据，法包括：

7.一种基于集成算法的水泥浆强度预测系统，其特征在于，包括：

8.根据权利要求7所述的基于集成算法的水泥浆强度预测系统，其特征在于，对所述卷积神经网络模型的训练过程为：

9.根据权利要求8所述的基于集成算法的水泥

10.根据权利要求7所述的基于集成算法的水泥浆强度预测系统，其特征在于，随机森林模型的训练过程为：

...

【技术特征摘要】

1.一种基于集成算法的水泥浆强度预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于集成算法的水泥浆强度预测方法，其特征在于，对所述卷积神经网络模型的训练过程为：

3.根据权利要求1所述的基于集成算法的水泥浆强度预测方法，其特征在于，xgboost模型的训练过程为：

4.根据权利要求1所述的基于集成算法的水泥浆强度预测方法，其特征在于，随机森林模型的训练过程为：

5.根据权利要求1所述的基于集成算法的水泥浆强度预测方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型、所述xgboost模型和所述随机森林模型的训练权重分别为0.25、0.3...

【专利技术属性】
技术研发人员：张留美，郭夜静，宋彩利，何志州，李皎，马刚，
申请(专利权)人：西安石油大学，
类型：发明
国别省市：

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