每年,连续油管 (CT) 井下作业队都会产生数 TB 的多模态数据。这些数据由每项作业的地面和井下传感器记录。这些数据包括作业类型和每项作业使用的技术。传统上,现场工作人员会手动提供这些信息。
自动化框架标记 CT 作业类型和适用于大型运营数据集的技术
由于连续油管井下作业数据的多样性,许多采集标签经常缺失或不准确。本文作者提出了一个多模式框架,可自动识别采集过程中使用的工作类型和技术。
来源:SPE 218865。
每年,连续油管 (CT) 井下作业队都会产生数 TB 的多模态数据。这些数据由每项作业的地面和井下传感器记录。这些数据包括作业类型和每项作业使用的技术。传统上,现场工作人员会手动提供这些信息。
Each year, coiled tubing (CT) well-intervention fleets produce terabytes of multimodal data. These are recorded from surface and downhole sensors on each job. Among these data are job types and technologies used on each job. Traditionally, a field crew manually supplies this information.