检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:肖剑 任胜利[1] 王伟[1] 余林锋 徐同台[2] XIAO Jian;REN Sheng-li;WANG Wei;YU Lin-feng;XU Tong-tai(Oilf ield Chemistry Division of CNOOC Oilf ield Services Co.,Ltd.,Langfang 065201,China;Beijing Shida Huyang Petroleum Technology Development Co.,Ltd.,Beijing 102200,China)
机构地区:[1]中海油田服务股份有限公司油田化学事业部,河北廊坊065201 [2]北京石大胡杨石油科技发展有限公司,北京102200
出 处:《化工管理》2020年第29期56-57,共2页Chemical Engineering Management
摘 要:井漏是油气井钻井过程中经常遇到的难题之一。由于井漏问题的复杂性和差异性,常规治理措施很难达到预期效果。近年来,研究学者开始利用数据科学,如机器学习和大数据,来解决井漏问题。文章介绍了国内外学者利用数据科学研究防漏堵漏技术取得的研究成果。Lost circulation is one of the frequent challenges encountered during the drilling of oil and gas wells.Due to the complexity and difference of lost circulation,it is diff icult for the conventional management measures to achieve the expected results.In recent years,researchers have begun to use data science,such as machine learning and big data analysis,to solve well leakage problems.This paper summarizes the research results obtained by domestic and foreign scholars using data science to study lost circulation prevention and control technology.
分 类 号:TE28[石油与天然气工程—油气井工程]
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