• 제목/요약/키워드: Drillstring rotational speed

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시추효율매개변수를 이용한 굴진율 예측 지도학습 모델 비교 연구 (Comparative Study of the Supervised Learning Model for Rate of Penetration Prediction Using Drilling Efficiency Parameters)

  • 한동권;성유정;양윤정;권순일
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권8호
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    • pp.1032-1038
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    • 2021
  • 굴진율은 시추작업에서 효율성을 극대화하기 위한 중요한 변수 중 하나이다. 시추효율을 극대화하기 위해서는 시추속도를 향상시키는 것이 필요한데 시추 엔지니어에게 시추 중 문제를 확인할 수 있는 실시간 굴진율 예측이 중요하다. 굴진율은 시추스트링 회전속도, 비트하중, 시추이수 유량과 높은 상관성을 가지고 있다. 이 논문에서는 시추효율매개변수 자료를 통해 학습한 데이터기반 지도학습 모델을 이용하여 굴진율을 예측하였다. 회귀모델의 성능 평가 지표를 통해 비교한 결과 RF 모델의 RMSE가 4.20, MAPE는 9.08%로 예측성능이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 제안한 방법은 실시간 시추운전가이드 시스템 구축 시 굴진율 예측 기반 모델로 활용될 수 있다.

순환신경망을 이용한 실시간 시추매개변수 예측 연구 (A Study on Real-time Drilling Parameters Prediction Using Recurrent Neural Network)

  • 한동권;서형준;김민수;권순일
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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    • pp.204-206
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    • 2021
  • 실시간 시추매개변수 예측은 시추효율의 극대화 관점에서 상당히 중요한 연구이다. 시추 극대화 방법 중 시추속도를 향상시키는 방법이 일반적인데 이는 굴진율, 시추스트링 회전속도, 비트 하중, 시추이수 유량과 연관관계를 지니고 있다. 본 연구는 실시간 시추매개변수 중 하나인 굴진율을 순환신경망기반 딥러닝 모델을 이용하여 예측하는 방법을 제안하였으며 기존의 물리적 기반의 굴진율 모델과 딥러닝 모델을 이용한 예측 모델을 비교해 보고자 한다.

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