融合LightGBM和SHAP的井漏類型判斷及主控因素分析

摘要： 在塔里木盆地庫車山前地區(qū)，鹽膏層和目的層的地質(zhì)條件復(fù)雜，鉆井過程中面臨許多挑戰(zhàn)。這種復(fù)雜性導(dǎo)致井漏在鉆井過程中頻繁發(fā)生，帶來巨大的經(jīng)濟損失。研究采用LightGBM算法建立了井漏判斷模型，LightGBM模型判別性能較好，平均召回率為85%，精確率為91%,F1-Socre為86.7%。同時利用了基于SHAP值的可解釋性機器學(xué)習(xí)技術(shù)分別針對單次井漏事件和所有井漏事件進行分析。S...