摘要：溢流是钻井作业中最常见的事故之一，如果对溢流监测与诊断不及时，可能导致严重的井控风险，甚至井喷。钻井现场监测数据较多，直接采用这些数据作为溢流诊断模型的输入会增加模型的复杂度，影响模型的准确率，并且在诊断模型建立过程中存在溢流样本数据标记代价较高的问题。为此建立了基于核主成分分析-半监督极限学习机（KPCA-SSELM）的钻井溢流诊断方法。首先利用核主成分分析（KPCA）算法对钻井各参数进行信息整合，提取其主成分以反映原数据的核心信息，然后选用半监督极限学习机（SSELM）算法进行模型训练，最后利用现场钻井数据与SSELM和KPCA-ELM等模型进行对比实验，验证模型的有效性。结果表明，基于KPCA-SSELM的模型较其他模型具有较高的溢流诊断率及模型泛化能力，采用半监督极限学习机算法能够在钻井数据标记样本比较少的情况下充分挖掘无标签样本所包含的信息训练网络，进一步提高模型的性能，具有很好的应用前景。

关键字：钻井溢流;核主成分分析;半监督学习;极限学习机

ISSN号：1009-9603

卷、期、页：2022年01期:190-196,7

发表日期：2022-01-17

期刊分区（SCI为中科院分区）：无

收录情况：北大中文核心期刊,地学领域高质量科技期刊分级目录（国内T2）

发表期刊名称：油气地质与采收率

通讯作者：李仙琳

第一作者：左信,高小永,岳元龙

论文类型：期刊论文

论文概要：李仙琳,左信,高小永,岳元龙，基于核主成分分析-半监督极限学习机的钻井溢流诊断方法，油气地质与采收率，2022，2022年01期:190-196,7

论文题目：基于核主成分分析-半监督极限学习机的钻井溢流诊断方法