基于动态时间规整的钻进过程数据异常判别与校正的方法

摘要

本发明提供了一种基于动态时间规整的钻进过程数据异常判别与校正的方法，采用马氏距离据进行离群点检测，得到离群点数据的集合；利用动态时间规整算法检测每个离群点数据附近区域内两个时间序列的相似性，由模糊C均值聚类算法确定该离群点是属于由传感检测误差等外界因素导致的异常值还是属于因发生钻井事故导致的异常值；使用K近邻算法对判断由外界因素导致的异常值进行校正处理，并将校正后的数据保存到数据库中，保留因发生钻井事故导致的异常值，保留数据特性。本发明的有益效果是：在保留钻进过程某些数据特性的同时，提高钻进过程检测数据的准确性和完整性，为钻进过程的状态监测、优化和控制方面的研究奠定基础，具有实用性和适用性。