数据挖掘技术在钻头优选中应用.PDF

断 块 油 气 田 2007 年 11 月 断 块 油 气 田 14 卷 6 期 FAULT-BLOCK OIL GAS FIELD 数据挖掘技术在钻头优选中的应用 1袁2 2 1 杨明合 翟应虎 夏宏南 渊1. 长江大学石油工程学院 湖北 荆州 434023 曰2. 中国石油大学石油天然气工程学院 北京 102200 冤 摘 要 应用基于粗糙集理论的数据挖掘技术对数量巨大的钻头数据资料进 处理 能在保留关键信息的 前提 对钻头数据进 约简并求得知识的最小表达 去除冗余信息遥这样在使用人工神经网络优选钻头时 网络 的训练样本数和训练步数都有较大减少 而迭代精度却明显提高曰实例计算表明 使用约简后的样本数据进 钻 头选型 优选的钻头序列更加合理曰由于钻井 业涉及的数据量巨大 这种数据挖掘技术应该得到足够重视遥 关键词 数据挖掘 粗糙集合 钻头优选 神经网络 x 沂U f 渊x a冤沂V 遥 知识表达系统也称为信息系统 通 1 数据挖掘基本概念 a 常也用杂=渊U C D V f 冤来代替杂=渊U A V f 冤遥 由于人工神经网络具有大规模并行处理和分布式 定理 1院 对任意属性集B 沂A 袁埚对象x x 沂U 对 i j 信息存储能力 以及良好的自适应 和很强的学习尧容 坌b 沂B 如果满足b 渊x 冤 = b 渊x 冤 则称对象x x 对于属 i j i j 错等能力 在钻头选型中得到了成功的应用遥然而随着 性集B 不可分辨 记作Ind 渊B 冤遥 嗓 瑟 生产的进行 经过多年累积下来的钻头数据量十分巨 定义2 院对属 a 沂A 如果Ind 渊A 冤=Ind 渊A - a 冤 i i 大 面对如此庞大的数据 如果不经任何的处理 使用 则称a 是冗余的 否则 称a 是独立的或 必要的遥 当 i i 人工神经网络进行钻头优选 不仅会导致网络的不稳 对任意a 沂A 如果a 是独立的 则A 为独立的遥 当A 定 甚至有时根本不