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准噶尔盆地火北地区油藏为二叠系平地泉组,油藏埋深在2 500~2 800 m,地表为石炭系推覆体,厚度为1 000~2 300 m不等,岩性以安山岩等火成岩为主,地层倾角大、可钻性差,HB2井使用常规钻井液钻井,平均机械钻速仅为1.2 m/h,钻井周期158 d,经过研究论证,在HB021与HB022井实施了气体/雾化钻井,提速效果显著,两口井气基流体钻井进尺分别为2 163 m和1 732 m,平均钻速为5.01 m/h和5.79 m/h,钻速分别提高了3.85倍和4.2倍,工期节约70 d和67 d,加快了勘探进度,取得了明显的经济效益。初步形成了适合于火北地区钻井提速的气基流体欠平衡钻井工艺。 相似文献
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由于电力数据异常检测时的电力数据特征提取效果较差,导致电力数据异常检测准确性较低,对此,提出基于孤立森林算法的电力数据异常检测方法。采用总线传输控制协议进行短期负荷电力数据参数采集,通过堆叠多层神经网络来执行机器学习,得到电力数据有最小值,构建电力数据采样模型。基于采集到的短期负荷电力数据,利用相邻子模块融合方法对短期负荷电力数据进行融合处理,基于上述融合处理后的短期负荷电力数据,对其进行数据特征提取。根据数据特征提取结果,使用孤立森林学习算法进行短期负荷电力数据异常检测。实验结果表明:该方法对电力数据异常检测的聚类性和收敛性较好,且数据异常检测精度最高达97%,检测时长最高为16 s,具有实用性。 相似文献
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