一种基于PCA-RF的卡钻预测方法

为实现井下卡钻工况预测,提出一种基于主成分分析法(PCA)与随机森林(RF)相结合的卡钻预测方法(PCA-RF).该方法通过PCA方法对井下测量工程参数进行降维处理;用降维后的数据对RF模型进行训练和测试,判断是否发生卡钻事故.通过PCA-RF卡钻预测模型与RF、SVM、PCA-SVM模型对比发现:PCA-RF卡钻预测模型准确率可达98.53％,训练与测试时间分别为4.64 s与0.71 s,准确率和运算效率均优于RF、SVM、PCA-SVM模型.