PREDICTION OF DRILL STRING VIBRATIONS USING MACHINE LEARNING TOOLS

Journal of Mathematics Mechanics and Computer Science, 2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.26577/jmmcs20251262012
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The objective of this work is to apply machine learning algorithms for the analysis of dynamic vibrations of drill strings. As part of the research, a mathematical model describing the vibrations of the drill string was developed; a finite difference scheme was implemented, and numerical modeling was carried out using the three-point sweep method. Based on the data obtained from the numerical solution, a machine learning model was created. The numerical modeling was implemented using C++, while data collection and the construction of the machine learning model were performed using the Python programming language. As a result, a predictive model was obtained, capable of accurately forecasting the dynamic vibrations of the drill string and determining optimal parameters, thereby improving the efficiency and safety of drilling operations.