基于机器学习的模块化钻探数据监测与设计系统技术方案

本发明专利技术涉及基于机器学习的模块化钻探数据监测与设计系统，具有通过信号连接的业务单元和管理单元，在业务单元中包括相连接的钻探数据监测单元、机器学习单元和钻探设计单元，钻探数据监测单元中的数据采集在本地平台，监测和存储在云端平台；机器学习单元和钻探设计单元均设于云端平台；管理单元全部设于云端平台并用于监测系统，在管理单元中包括进行系统数据输入和输出的交互单元、管理用户权限和用户信息的用户单元和对系统进行控制的控制单元，所述的交互单元、用户单元和控制单元通过信号的数据流连接。本发明专利技术能够实现施工前的准确设计，并通过机器学习算法根据钻探数据进行分析和预判。

Modular drilling data monitoring and design system based on machine learning

【技术实现步骤摘要】
基于机器学习的模块化钻探数据监测与设计系统
本专利技术涉及监测与设计系统，具体讲是涉及云平台的基于机器学习的模块化钻探数据监测与设计系统。
技术介绍
在地质勘探开发过程中，钻进施工前的设计、钻进过程中对钻进情况的预判、对钻机状况的分析、针对特定事故或问题的分析处理以及钻进完成后的数据整理，都对整个钻进工程乃至钻进行业至关重要。若施工前没有合理的设计、施工中没有适时的分析判断，则在施工过程中发生事故的概率会大幅度增加，事故发生后再进行处理也会产生大量的时间和经济的损失。在现有的公开文献中，专利申请号为CN201810967591.8(一种钻机智能控制系统)的文件记载了通过云平台和对钻机数据采集与分析，其中采集的数据侧重于对钻机位置的规划和移动路径的计算。专利申请号为CN201810831354.9(一种用于城市规划建设的地质大数据平台)的文件中涉及到了云平台和数据监测上传，但其主要目的在于针对城市地质、气候监测相关内容，并不涉及钻探相关内容。在论文《基于云计算的地质大数据挖掘内涵》中，提出了地质大数据挖掘的概念，涉及到地质本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于机器学习的模块化钻探数据监测与设计系统，其特征为：具有通过信号连接的业务单元和管理单元，在业务单元中包括根据信号传递方向依次连接的用于对钻探工程数据采集、监测和存储的钻探数据监测单元、根据钻探工程数据对当前钻进工况识别算法训练和保存的机器学习单元、以及用于对拟施工钻探工程进行工序和参数设计的钻探设计单元，所述的机器学习单元还存储用于钻探设计单元中的钻探参数推荐算法，其中钻探数据监测单元中对钻探工程数据的采集在本地平台实现，监测和存储在云端平台实现；所述的机器学习单元和钻探设计单元均设于云端平台中；/n所述的管理单元全部设于云端平台并用于监测系统，在管理单元中包括进行系统数据输入和输出的...

【技术特征摘要】
1.基于机器学习的模块化钻探数据监测与设计系统，其特征为：具有通过信号连接的业务单元和管理单元，在业务单元中包括根据信号传递方向依次连接的用于对钻探工程数据采集、监测和存储的钻探数据监测单元、根据钻探工程数据对当前钻进工况识别算法训练和保存的机器学习单元、以及用于对拟施工钻探工程进行工序和参数设计的钻探设计单元，所述的机器学习单元还存储用于钻探设计单元中的钻探参数推荐算法，其中钻探数据监测单元中对钻探工程数据的采集在本地平台实现，监测和存储在云端平台实现；所述的机器学习单元和钻探设计单元均设于云端平台中；
所述的管理单元全部设于云端平台并用于监测系统，在管理单元中包括进行系统数据输入和输出的交互单元、管理用户权限和用户信息的用户单元和对系统进行控制的控制单元，所述的交互单元、用户单元和控制单元通过信号的数据流连接。


2.如权利要求1所述的基于机器学习的模块化钻探数据监测与设计系统，其特征为：在业务单元的钻探数据监测单元中，具有设于本地平台的采集模块和传输模块，采集模块对本地的钻探工程数据采集后，通过传输模块将对钻探工程数据传输到设于云端平台的存储模块中，存储模块还分别与设于云端平台的安全模块、校验模块和查询模块连接。


3.如权利要求1所述的基于机器学习的模块化钻探数据监测与设计系统，其特征为：在业务单元的机器学习单元中设有分别与监测分析模块和设计分析模块连接的训练模块，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李谦，何昌清，朱恩浩，李俊萍，曹彦伟，谢兰兰，
申请(专利权)人：成都理工大学，
类型：发明
国别省市：四川;51