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目前井筒完整性研究主要围绕当前态的风险量化与评估,尚未形成对未来井筒完整性失效的预判技术。为了研究井筒完整性失效预判方法,基于目标油气田中生产井的7项关键属性形成大数据矩阵,随机抽取和建立数据子集,利用随机森林机器学习算法挖掘各属性与井筒完整性之间的隐含联系,研发了井筒完整性预判方法,分别针对3项离散型和4项连续型属性,详细阐述了随机森林决策树的产生步骤、分裂原理和核心算法。通过引入随机参数加强算法的鲁棒性;通过引入生产时间属性,实现了预判未来发生井筒完整性失效时间的目的,最后结合实例分析,验证了基于随机森林的井筒完整失效预判方法的可行性,具备实践指导意义。 相似文献
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高校实验室开放工作的实践与探索 总被引:3,自引:0,他引:3
随着教育体制改革的进一步深化,实验室的全面开放也越来越受到人们的关注,在实验室的开放过程中面临很多现实的问题.该文结合东北农业大学成栋学院实验室管理工作实际,对实验室全面开放的必要性和一些具体问题进行了讨论. 相似文献
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