【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种井漏事故实时预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、在钻探作业领域，传统技术方案主要依赖于专家凭借传感器实时传输的数据进行的直观评估。此类评估不仅融合了丰富的钻井现场经验，还旨在辨识钻探状况并预警潜在事故。然而，尽管这种做法蕴含了深厚的实践智慧，但其应用范围和效果却受到诸多限制。
2、具体而言，现有技术方案的缺点主要体现在以下几个方面：
3、预警响应存在延迟：当前的预警系统高度依赖人工分析判断，导致处理效率低下，应急响应不够敏捷，难以实现对潜在风险的快速反应。这种延迟在紧急情况下可能带来严重后果，甚至危及人员和设备安全。
4、数据分析难度剧增：随着钻探作业的深入和传感器技术的不断发展，数据量呈指数级增长，且数据维度也在快速扩大。这使得手动处理和理解数据的复杂度和难度大幅增加，导致数据分析的准确性和效率受到严重影响。
5、分类模型迭代升级较慢：现有的分类模型在迭代升级方面存在明显滞后。由于缺乏对现场作业数据的即时整合和更新，整体数据集无法及时反映最新的钻探状况，进而影响了模型的迭代更新时效性和准确性。这导致模型在应对新出现的钻探问题和潜在风险时可能表现不佳。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术局限性问题。为此，本专利技术提出一种井漏事故实时预测方法、装置、电子设备及存储介质，能够高效准确进行井漏事故实时预测。
2、一方面，本专利技术实施例提供了一种井漏
3、获取钻井的数据集合；数据集合包括多组特征数据以及该组数据情况下是否发生井漏事故的标注信息；
4、在预设区间随机生成关键参数；关键参数包括正则化系数和核参数；
5、通过关键参数设置预设的支持向量机，进而基于数据集合通过模拟退火策略迭代升级支持向量机，得到目标支持向量机；
6、获取钻井现场的实时特征数据，将实时特征数据输入目标支持向量机预测得到井漏预测结果；
7、响应于目标对象的核对指令，获得井漏预测结果的准确性；
8、其中，准确性包括正确和错误；当准确性为错误，根据核对指令对井漏预测结果进行修正；
9、将实时特征数据与井漏预测结果关联添加到数据集合；基于准确性对预设的更新阈值进行衰减更新；
10、当到达下一预测节点，返回执行获取钻井现场的实时特征数据的步骤，直至更新阈值小于或等于0，重置目标参数，返回执行在预设区间随机生成关键参数的步骤，持续更新目标支持向量机；目标参数包括更新阈值。
11、可选地，通过关键参数设置预设的支持向量机，进而基于数据集合通过模拟退火策略迭代升级支持向量机，得到目标支持向量机，包括以下步骤：
12、通过关键参数设置预设的支持向量机，进而利用数据集合训练支持向量机，得到向量机模型；基于数据集合的训练结果进行适应度评估，得到向量机模型的预测正确率；
13、当预测正确率大于目标阈值，通过预测正确率更新目标阈值，将预测正确率作为下一轮的历史正确率，将关键参数作为最优参数和历史参数；否则，基于预测正确率和上一轮的历史正确率，结合当前温度确定关键参数的接受概率；当接受概率满足预设条件，将预测正确率作为下一轮的历史正确率，将关键参数作为历史参数；
14、将迭代次数加1，基于预设规则更新历史参数，将更新的结果作为关键参数，返回执行通过关键参数设置预设的支持向量机的步骤，直至迭代次数达到次数阈值；
15、基于预设衰减率对当前温度进行衰减处理，将迭代次数设置为0，返回执行通过关键参数设置预设的支持向量机的步骤，直至当前温度达到温度阈值，输出最优参数；
16、通过最优参数设置支持向量机，得到目标支持向量机；
17、其中，目标参数包括迭代次数和当前温度；迭代次数的初始化和重置均为0，当前温度的初始化和重置均为预设最大温度。
18、可选地，训练结果包括数据集合中每组特征数据的事故预测结果；基于数据集合的训练结果进行适应度评估，得到向量机模型的预测正确率，包括以下步骤：
19、将数据集合中每组特征数据对应的事故预测结果和标注信息进行比对；
20、根据比对结果获得正确预测的样本数，基于样本数与数据集合的样本总数的比值得到向量机模型的预测正确率。
21、可选地，基于预测正确率和上一轮的历史正确率，结合当前温度确定关键参数的接受概率，包括以下步骤：
22、根据上一轮的历史正确率和预测正确率的差值与当前温度的比值获得指数数值；
23、将自然常数作为底数，将指数数值作为指数，基于底数和指数进行指数运算得到关键参数的接受概率；
24、其中，预设条件表征接受概率是否大于随机概率；随机概率在预设范围随机生成得到。
25、可选地，基于预设规则更新历史参数，包括以下步骤：
26、根据第一随机数和迭代次数的乘积与次数阈值的比值对正则化系数进行第一更新；
27、其中，第一更新表征将正则化系数与比值的和作为正则化系数；
28、根据第二随机数对核参数进行第二更新；
29、其中，第二更新表征将核参数与第二随机数的和作为核参数。
30、可选地，井漏预测结果包括发生井漏和未发生井漏；当准确性为错误，根据核对指令对井漏预测结果进行修正，包括以下步骤：
31、当井漏预测结果错误预测为发送井漏，将井漏预测结果修正为未发生井漏；
32、当井漏预测结果错误预测为未发送井漏，将井漏预测结果修正为发生井漏。
33、可选地，基于准确性对预设的更新阈值进行衰减更新，包括以下步骤：
34、当准确性为正确，将更新阈值与第一衰减参数的差值作为更新阈值，否则，将更新阈值与第二衰减参数的差值作为更新阈值；
35、其中，第一衰减参数基于预设的最大失败次数的倒数确定，第二衰减参数基于预设的最大成功次数的倒数确定。
36、另一方面，本专利技术实施例提供了一种井漏事故实时预测装置，包括：
37、第一模块，用于获取钻井的数据集合；数据集合包括多组特征数据以及该组数据情况下是否发生井漏事故的标注信息；
38、第二模块，用于在预设区间随机生成关键参数；关键参数包括正则化系数和核参数；
39、第三模块，用于通过关键参数设置预设的支持向量机，进而基于数据集合通过模拟退火策略迭代升级支持向量机，得到目标支持向量机；
40、第四模块，用于获取钻井现场的实时特征数据，将实时特征数据输入目标支持向量机预测得到井漏预测结果；
41、第五模块，用于响应于目标对象的核对指令，获得井漏预测结果的准确性；
42、其中，准确性包括正确和错误；当准确性为错误，根据核对指令对井漏预测结果进行修正；
43、第六模块，用于将实时特征数据与井漏预测结果本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种井漏事故实时预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的井漏事故实时预测方法，其特征在于，所述通过所述关键参数设置预设的支持向量机，进而基于所述数据集合通过模拟退火策略迭代升级所述支持向量机，得到目标支持向量机，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的井漏事故实时预测方法，其特征在于，所述训练结果包括所述数据集合中每组所述特征数据的事故预测结果；所述基于所述数据集合的训练结果进行适应度评估，得到所述向量机模型的预测正确率，包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的井漏事故实时预测方法，其特征在于，所述基于所述预测正确率和上一轮的所述历史正确率，结合当前温度确定所述关键参数的接受概率，包括以下步骤：
5.根据权利要求2所述的井漏事故实时预测方法，其特征在于，所述基于预设规则更新所述历史参数，包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的井漏事故实时预测方法，其特征在于，所述井漏预测结果包括发生井漏和未发生井漏；所述当所述准确性为错误，根据所述核对指令对所述井漏预测结果进行修正，包括以下步骤：
8.一种井漏事故实时预测装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器；
10.一种计算机存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由所述处理器执行时用于实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种井漏事故实时预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的井漏事故实时预测方法，其特征在于，所述通过所述关键参数设置预设的支持向量机，进而基于所述数据集合通过模拟退火策略迭代升级所述支持向量机，得到目标支持向量机，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的井漏事故实时预测方法，其特征在于，所述训练结果包括所述数据集合中每组所述特征数据的事故预测结果；所述基于所述数据集合的训练结果进行适应度评估，得到所述向量机模型的预测正确率，包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的井漏事故实时预测方法，其特征在于，所述基于所述预测正确率和上一轮的所述历史正确率，结合当前温度确定所述关键参数的接受概率，包括以下步骤：
5.根据权利要求2所述的井...
【专利技术属性】
技术研发人员：李刚，张辉，李昊，盛利，林康，巫鹏程，余杭涛，谢旭辰，
申请(专利权)人：广州海洋地质调查局，
类型：发明
国别省市：
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