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May 30, 2024

Predicción de parámetros de perforación con tubería flexible basada en GAN

Scientific Reports volumen 13, Número de artículo: 10875 (2023) Cite este artículo 266 Accesos 1 Detalles de Altmetric Metrics Con el creciente desarrollo de la tecnología de perforación con tubería flexible, el

Scientific Reports volumen 13, número de artículo: 10875 (2023) Citar este artículo

266 Accesos

1 altmétrica

Detalles de métricas

Con el creciente desarrollo de la tecnología de perforación con tubería flexible, las ventajas de la tecnología de perforación con tubería flexible son cada vez más obvias. En el proceso de operación de la tubería flexible, debido a diferentes parámetros de perforación, defectos de fabricación y manipulación humana inadecuada, la tubería flexible puede enrollarse y causar atascamientos en la perforación o problemas de vida útil más corta. La presión de circulación, la presión en boca de pozo y el peso total tienen una influencia importante en el período de trabajo de la tubería flexible. Para la seguridad de la producción, este artículo predice la presión de circulación, la ROP, la presión en la boca del pozo y el peso de los dedos utilizando GAN-LSTM después de estudiar la teoría de la ingeniería de perforación y analizar una gran cantidad de datos de fondo de pozo. Los resultados experimentales muestran que GAN-LSTM puede predecir los parámetros de presión de circulación, presión de boca de pozo (ROP) y peso total hasta cierto punto. Después de mucho entrenamiento, la precisión es de aproximadamente el 90%, que es aproximadamente un 17% mayor que la de GAN y LSTM. Tiene una cierta importancia rectora para la operación de tubería flexible, ya que aumenta la seguridad operativa y la eficiencia de la perforación, reduciendo así los costos de producción.

Con el rápido desarrollo de la tecnología de perforación moderna, las ventajas de la tecnología de perforación con tubería flexible son cada vez más obvias. La tubería flexible tiene las características de alta resistencia y dureza en la estructura física, y también tiene las ventajas de alta movilidad, seguridad y protección ambiental. Por lo tanto, se utiliza ampliamente en la industria de servicios de campos de petróleo y gas, como perforación, terminación y registro. Como la tubería flexible es relativamente un tipo de manguera, pueden ocurrir problemas tales como curvaturas y atascos durante la operación, lo que desencadena la generación de defectos físicos de la tubería flexible, reduciendo así la vida útil de la tubería flexible. En este artículo, predecimos los parámetros de perforación de la tubería continua mediante un algoritmo de aprendizaje profundo para aumentar la vida útil de la tubería flexible, reducir el costo de producción y mejorar la productividad del petróleo. Hay escasez de investigaciones que combinen técnicas de aprendizaje automático con técnicas de perforación con tubería flexible. Por lo tanto, la integración de algoritmos de aprendizaje profundo y tecnología de perforación con tubería flexible es un proceso altamente exploratorio y valioso. En este proceso, es necesario aplicar algoritmos de aprendizaje profundo para la predicción de parámetros de perforación tradicionales a los métodos de predicción de parámetros de perforación con tubería flexible.

Actualmente, los algoritmos de aprendizaje profundo se utilizan ampliamente en la perforación convencional. Por ejemplo, ANN, el modelo de red neuronal BP, el modelo CNN y ACO han logrado excelentes resultados en la predicción y optimización de los parámetros de perforación (las abreviaturas completas se detallan en la Tabla 1). Después de revisar la información relevante. Shao-Hu Liu et al. desarrolló un nuevo modelo teórico para el problema de que la tubería flexible es propensa a fallar por fatiga de baja circunferencia durante la operación. Con este modelo teórico, se encontró que el radio del carrete, el diámetro exterior y la presión interna son parámetros importantes que afectan la vida a fatiga de la tubería flexible1. Wanyi Jiang et al. determinó la ROP óptima combinando una red neuronal artificial (ANN) y un algoritmo de colonia de hormigas (ACO). Luego se prueba la validez de la ROP óptima comparando la red neuronal regularizada bayesiana con el modelo de Warren modificado por ROP2. Chengxi Li y Chris Cheng aplicaron un filtro de suavizado Savitzky-Golay (SG) para reducir el ruido en el conjunto de datos original. Luego, el IGA se utiliza para maximizar la ROP haciendo coincidir los parámetros de entrada óptimos de la ANN y la mejor estructura de red3 (las abreviaturas completas se detallan en la Tabla 1). Cao Jie et al. analizó los valores de las características que afectan la ROP en función de la correlación de las características y la importancia relativa mediante la aplicación de un enfoque de ingeniería de características. Por lo tanto, los parámetros de características de entrada manual basados ​​en la correlación física se reducen de 12 a 8, lo que simplifica sustancialmente el modelo de red4. Huang et al. mejoró la robustez del modelo integrando el algoritmo de optimización del enjambre de partículas y LSTM para que el modelo pueda adaptarse al complejo patrón de variación de la capacidad de producción de petróleo y gas (las abreviaturas completas se detallan en la Tabla 1). Y se descubrió que el rendimiento de LSTM es mucho mayor que el de las redes neuronales ordinarias en datos de series temporales5. Liu y cols. propuso un modelo de aprendizaje que integra LSTM y un modelo empírico integrado y utilizó un algoritmo genético para determinar los hiperparámetros de LSTM, lo que puede mejorar en gran medida la precisión de la predicción del modelo. Los resultados muestran que el método muestra un rendimiento de generalización muy bueno en términos de precisión para predecir la producción de pozos6.

La dificultad actual en el uso de redes neuronales para la investigación de tubos flexibles se debe a dos áreas. Uno son los datos, los datos de perforación tienen un acuerdo de confidencialidad y no se pueden utilizar fácilmente para estudiarlos, y la cantidad de datos es enorme, compleja e inexacta. El segundo es la selección de la red neuronal, debido a que los datos del fondo del pozo son un conjunto de datos de secuencia, la conexión entre los datos antes y después es relativamente grande, solo a través del modelo RNN se logra un mejor efecto de predicción. Por lo tanto, después de consultar el estudio de Koochali sobre el uso de GAN para predecir datos secuenciales7 (las abreviaturas completas se detallan en la Tabla 1). En este artículo, proponemos un modelo de fusión GAN y LSTM para la predicción de la presión de circulación, la presión en boca de pozo, la ROP y los datos de peso total, que resuelve los problemas que surgen de RNN al predecir múltiples parámetros y el tamaño de los datos es demasiado grande. Los resultados experimentales muestran que la precisión de la predicción del modelo GAN-LSTM es de alrededor del 90%.

La red generativa adversarial consta de un modelo generador (G) y un discriminador (D). La función del modelo generativo es capturar la distribución de datos y generar nuevos datos. La función del modelo discriminante es determinar si los datos son datos reales o datos generados por el modelo generativo. Su estructura básica se muestra en la Fig. 1.

Estructura del modelo GAN.

El vector de datos del conjunto de entrenamiento Zp (z) se utiliza como entrada al modelo generativo. Los nuevos datos G (z) se generan después de la red generadora G. La entrada del modelo discriminante D es una muestra de datos reales o la muestra. G(Z) generado por la red del generador. El modelo de red discriminadora está entrenado para determinar si su entrada proviene de la muestra de datos reales o de la muestra generada por el modelo generador. Luego, el modelo generador es entrenado por el modelo discriminador ya entrenado para generar datos que coincidan más con la distribución de datos real para engañar al discriminador. Los dos modelos juegan entre sí y se entrenan alternativamente para alcanzar un punto de equilibrio óptimo. En este punto, el modelo generativo puede generar datos más cercanos a los datos reales. El modelo discriminador no puede distinguir si los datos provienen de datos reales o de datos generados. El modelo GAN se entrena con una función de pérdida de la siguiente forma:

La memoria larga a corto plazo (LSTM), que pertenece a la red neuronal recurrente, LSTM es una versión modificada de una red neuronal recurrente. El RNN original tiene una capa oculta con un solo estado H. Los RNN son muy sensibles a las entradas a corto plazo y relativamente débiles a las entradas a largo plazo. En este punto, se agrega un estado C al RNN, de modo que el RNN mantiene un estado a largo plazo, constituyendo así una red de memoria de largo y corto plazo. Suele utilizarse para procesar conjuntos de datos con series de tiempo. LSTM puede capturar mejor las dependencias a largo plazo entre datos. LSTM recuerda los valores en un intervalo de tiempo arbitrario introduciendo una unidad de memoria. Uso simultáneo de puertas de entrada, puertas de salida y puertas de olvido para regular el flujo de información que entra y sale de la celda de memoria. Resuelve eficazmente el problema de la desaparición o explosión del gradiente de las redes neuronales recurrentes cuando el tamaño de los datos es demasiado grande. La estructura de la unidad neuronal del LSTM se muestra en la Fig. 2:

Estructura interna de la neurona LSTM.

La primera es la capa umbral del olvido. Esta capa se utiliza para determinar qué datos se van a olvidar. La puerta del olvido produce un valor de 0 a 1 a través de la salida de la neurona anterior y una variable de entrada después de una operación sigmoidea. La parte de la información cercana a 0 se olvidará y, en cambio, continuará transmitiéndose en los Estados Unidos nuevamente. Esto determina cuánta información falta en el estado anterior \(C_{t - 1}\).

La función del umbral de entrada es actualizar el estado de la unidad antigua, esta capa ejecuta la información agregada u olvidada por la capa anterior. Se obtiene una nueva unidad de memoria candidata a través de la capa tanh. Actualice el estado anterior a \(C_{t}\) bajo la acción de la capa de entrada.

Finalmente, el umbral de salida determina qué valor se genera. Una capa sigmoidea para determinar qué salidas se necesitan, luego pase una capa \(\tanh\) para obtener un valor entre \(- 1 \sim 1\). Multiplique este valor con el valor sigmoideo para determinar el valor de salida final.

Cuando se produce un atasco de tubería flexible en el fondo del pozo, provoca cambios en parámetros como la presión de fondo del pozo, la ROP, la presión de circulación y el peso total. Y luego provocar un cambio en la presión y el caudal del cabezal del pozo. Los datos de estos parámetros se pueden medir mediante sensores en la superficie y en el fondo del pozo. Estos conjuntos de datos se utilizan para crear modelos de aprendizaje profundo para predecir parámetros de perforación como el peso total y la ROP8,9,10.

Los datos del historial de perforación son datos de series de tiempo típicos, con las características de un gran volumen de datos y una gran correlación entre los datos de antes y después. Por lo tanto, se puede utilizar un modelo de red neuronal recurrente para predecir los parámetros de perforación. La desventaja de las redes neuronales recurrentes es que son propensas a sufrir problemas de desaparición y explosión de gradientes, lo que da como resultado una mala generalización del modelo11,12,13. Las propiedades de LSTM pueden compensar los problemas de las redes neuronales recurrentes en términos de gradiente. Cuando la salida del LSTM son múltiples variables, la precisión de la predicción del modelo es significativamente menor que la del modelo cuya salida es una sola variable. Es decir, a medida que aumenta la dimensionalidad de los datos de salida, la precisión de la predicción disminuye. Y la tasa de error del modelo aumenta a medida que aumenta la profundidad de los parámetros predichos14,15,16. Para resolver los dos problemas anteriores, se puede utilizar el modelo generativo de GAN para optimizar el LSTM. Con el poderoso modelo generativo de GAN, la salida de datos de baja dimensión de LSTM se utiliza como entrada para el modelo generativo de GAN. El objetivo final es predecir múltiples variables y también evitar el problema de que la precisión del modelo disminuye cuando aumenta la dimensionalidad de los datos de salida. El modelo de red GAN consta de un modelo de red generativo y un modelo de red discriminativo. La red de fusión GAN-LSTM necesita utilizar el modelo de red generativa de GAN, por lo que GAN y LSTM deben entrenarse por separado durante el entrenamiento. La estructura del modelo de GAN – LSTM se ilustra en la Fig. 3.

Estructura del modelo GAN-LSTM.

Paso 1 Divida las variables de características originales.

Una parte de las variables las predice LSTM y las demás las predice GAN. La parte LSTM del modelo se analizó e intentó experimentalmente predecir el peso total y la ROP, y la parte GAN predijo la presión en boca de pozo y la presión de circulación.

Paso 2 Entrena los dos modelos por separado.

LSTM: Entrada: profundidad del pozo, presión de circulación, presión en boca de pozo, ROP y peso total. Salida: ROP y peso total.

GAN: Entradas: Profundidad del pozo, presión de circulación, presión en boca de pozo, ROP, peso total. Salida: Presión en boca de pozo y presión de circulación.

Con base en los datos históricos de un pozo direccional único en el área occidental de Sichuan, los datos de las secciones de pozos seleccionadas se examinaron seis veces y estos datos se dividieron en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba para el entrenamiento del modelo mediante validación cruzada. Como se muestra en la Tabla 2:

La mayoría de los datos del fondo del pozo se miden mediante sensores y, por lo tanto, generan una gran cantidad de datos discretos, duplicados y faltantes. Estos datos pueden hacer que el error general del modelo aumente y afecte la capacidad de generalización del modelo, por lo que es necesario realizar algunas operaciones de limpieza en los datos17,18,19. Por ejemplo, eliminar datos discretos y duplicados mediante el método de agrupación, completar los valores faltantes mediante el método de interpolación media, etc. Como muestra la Fig. 4, el diagrama de flujo del proceso de limpieza de datos.

Diagrama de flujo de datos detallado.

La comparación de muestras de datos antes y después de la limpieza de datos se muestra en la Tabla 3.

El conjunto de datos después de la limpieza tiene 11 características de datos, entre las cuales 4 valores de características tienen una superposición del 90% en los datos. Por ejemplo, los datos de ROP y ROP_1 son casi los mismos y después de eliminar estos 4 valores de características, solo se conservan 7 valores de características válidos. La precisión del modelo es solo de aproximadamente el 50% cuando se entrena el conjunto de datos con 7 valores de características. En el análisis de los datos de caudal y acumulación de caudal se encontró que. Los datos del flujo tenían 70% de valores 0 y 30% de valores duplicados apilados, como se muestra en la Fig. 5. La mayoría de los datos para la acumulación de flujo tenían valores duplicados, como se muestra en la Fig. 6. Por lo tanto, después de excluir las características de flujo y acumulación de flujo. La precisión del modelo mejora aproximadamente un 30%. El análisis de las ecuaciones. 8, 9, 10, 11 y los datos muestran una fuerte correlación entre las cinco características de datos restantes, que son profundidad del pozo, presión de circulación, presión en boca de pozo, ROP y peso total.

Diagrama de distribución de datos de flujo.

Distribución de datos de flujo acumulado.

En la fórmula: \(v_{pc}\): ROP, m/h; d: índice de presión de perforación (d = 0,5366 + 0,1993kd), cantidad no factorizada; kd: Valor del grado de perforabilidad de la roca; λ: índice de velocidad de rotación (λ = 0,9250–0,0375 kd), cantidad no causada; f: índice hidráulico de formación (f = 0,7011–0,05682kd), cantidad no causada; Ws: presión de perforación por unidad de diámetro de broca (presión de perforación específica), KN/mm; nr: velocidad de rotación, r/min. HPe: potencia hidráulica específica equivalente de la boquilla, W/mm2. \(\Delta \rho_{d}\): coeficiente de diferencia de densidad del fluido de perforación (0.97673kd–7.2703), cantidad sin factorizar; \(\rho_{d}\): densidad del fluido de perforación, g/cm3. \(P_{bs}\): potencia hidráulica específica de la broca, W/mm2. d1, d2, d3: son los diámetros de las boquillas de perforación, mm, respectivamente.

En la fórmula: \(\Delta P_{pa}\): pérdida de presión de circulación externa de la tubería de perforación, MPa. kpa: coeficiente de pérdida de presión en la circulación externa de la tubería de perforación, cantidad no factorizada; LP: longitud de la tubería de perforación, m;

Q: caudal, m3/h;

En la fórmula: \(P_{s}\): presión de bombeo real de la bomba de perforación, MPa; \(\Delta P_{b}\): caída de presión de la boquilla de perforación, MPa; \(\Delta P_{g}\): pérdida de presión del fregadero de la tubería de superficie, MPa; \(\Delta P_{cs}\): pérdida de presión del sistema de circulación, MPa.

En la construcción del conjunto de datos, los datos de profundidad del pozo se utilizan como valores de índice en la profundidad del pozo. Se utilizaron 200 datos de profundidad de pozo como muestra X (matriz de profundidad)20,21,22. Por ejemplo, los datos de 1 a 200 m se utilizaron para predecir datos como el peso total y la ROP de 201 a 400 m. La predicción de parámetros como el peso total y la ROP extiende la vida útil de la tubería flexible y aumenta la seguridad operativa y la eficiencia de la perforación.

Los datos de varios parámetros en el pozo son propensos a grandes diferencias en los valores debido a diferentes cantidades físicas. Causa grandes dificultades para la construcción de modelos y afecta en gran medida la capacidad de generalización del modelo. Por lo tanto, este artículo normaliza los datos mediante el método de escala de características mínimo-máximo comúnmente utilizado. Este método puede desinflar simple y brutalmente los datos a entre [0,1]. La fórmula para este método es la siguiente.

En este artículo, después de la limpieza y normalización de los datos, obtenemos datos válidos para cinco características relevantes, como presión de circulación, presión en boca de pozo, ROP, profundidad y peso total. El modelo GAN-LSTM se utiliza para entrenar el conjunto de datos con estos cinco datos de características. "Mape" es la tasa de pérdida del conjunto de entrenamiento y "Val_mape" es la tasa de pérdida del conjunto de prueba. Los parámetros de red específicos de GAN-LSTM se muestran en la Tabla 4.

La Figura 7 muestra el proceso de cambio de la tasa de error al predecir el peso total para el modelo de red de fusión GAN-LSTM y el modelo de red LSTM. Se puede ver en la Fig. 7 que la diferencia en la tasa de error entre los dos modelos es pequeña en la etapa inicial, y GAN-LSTM continúa disminuyendo y estabilizándose después de 50 rondas. La tasa de error del modelo de red LSTM mostró grandes fluctuaciones en la etapa inicial y se estabilizó gradualmente después de 130 rondas. La tasa de error del modelo de red GAN-LSTM se estabiliza gradualmente en alrededor del 10% después del entrenamiento.

Diagrama de convergencia de la tasa de pérdida de peso total.

La Figura 8 muestra las curvas ajustadas del modelo GAN-LSTM para predecir el peso total. El modelo GAN-LSTM se ajusta relativamente estable en la mayoría de los casos, y la diferencia promedio entre los valores previstos y verdaderos es de alrededor de 100. La influencia de algunos hiperparámetros provoca una fluctuación relativamente grande entre 2400 y 2470 m. La Figura 9 muestra las curvas ajustadas del modelo LSTM para predecir el peso total. La diferencia promedio entre los valores pronosticados y verdaderos del modelo LSTM en la sección anterior es de alrededor de 200. Después de 2400 m, la diferencia promedio de las predicciones del modelo LSTM es de alrededor de 400 debido a que la tasa de error solo converge a aproximadamente el 20%.

Gráfico ajustado del peso total previsto de GAN-LSTM.

Gráfico ajustado del peso total previsto por LSTM.

La Figura 10 muestra el proceso de variación de la tasa de pérdida del modelo de red GAN-LSTM y el modelo de red LSTM al predecir la ROP. En la Fig. 10, podemos ver que la tasa de error del modelo GAN-LSTM comienza a converger hacia abajo desde aproximadamente el 90%, y el frente converge relativamente rápido. La tasa de error del modelo GAN-LSTM continuó disminuyendo y se estabilizó en aproximadamente el 10% después de 130 rondas. La tasa de error del modelo de red LSTM converge hacia abajo desde aproximadamente el 70% y hay una fluctuación de aproximadamente el 10% en la tasa de error en el primer período. La tasa de error del modelo LSTM se estabilizó gradualmente en aproximadamente el 27% después de 140 rondas.

Diagrama de convergencia de la tasa de pérdida de ROP.

La Figura 11 muestra la curva ajustada de la ROP prevista por GAN-LSTM. El modelo GAN-LSTM tiene un ajuste relativamente estable en la mayoría de los casos, y la diferencia promedio entre los valores predichos y verdaderos es de alrededor de 1,5 m/h. La fluctuación entre 2400 y 2470 m es de alrededor de 3 m/h debido a algunos hiperparámetros. La Figura 12 muestra las curvas ajustadas de la ROP prevista por LSTM. La tasa de error del modelo LSTM que predice la ROP eventualmente converge solo a aproximadamente el 27%, lo que resulta en grandes fluctuaciones en la mayoría de las curvas. La diferencia media entre los valores previstos y los reales es de alrededor de 6 m/h.

Ajuste de GAN-LSTM para predecir ROP.

Ajuste de LSTM para predecir ROP.

Al combinar las ventajas de GAN y LSTM, se desarrolla un modelo de predicción de parámetros de perforación con tubería flexible basado en GAN-LSTM. El modelo consta de dos partes, una parte para predecir la presión en boca de pozo y la presión de circulación mediante GAN, y una parte para predecir la ROP y el peso total mediante LSTM. La fusión de GAN y LSTM mejora la estabilidad de LSTM en la predicción de múltiples parámetros, lo que mejora efectivamente el rendimiento de generalización del modelo de predicción en comparación con la ANN tradicional.

Eliminando datos duplicados y discretos del conjunto de datos original y completando los datos faltantes. El tamaño del conjunto de datos original se redujo de 1 millón a 700.000 elementos. Y según el conjunto de datos original limpio, se eliminaron cuatro parámetros de características duplicados y dos parámetros de características con más valores de datos 0 y valores duplicados, lo que redujo la dimensionalidad del conjunto de datos de 11 a 5 dimensiones. El entrenamiento con el conjunto de datos procesado revela que la precisión del modelo GAN-LSTM después de la limpieza de datos mejora en un 10% en comparación con la precisión anterior a la limpieza.

Una comparación de los resultados del entrenamiento de los modelos GAN, LSTM y GAN-LSTM revela que la tasa de pérdida promedio del modelo con GAN-LSTM es del 10%, que es mejor que el 25% de GAN y el 28% de LSTM.

Muchas gracias a los editores por su atención y reconocimiento a nuestro trabajo de investigación. Agradecemos la solicitud de la revista SCI de compartir datos, pero debido al acuerdo de confidencialidad de nuestro laboratorio, no podemos proporcionar datos sin procesar. Si los editores y revisores tienen preguntas sobre datos específicos, haremos todo lo posible para brindar explicaciones y aclaraciones más detalladas. Si alguien desea obtener datos de este estudio, comuníquese con el Dr. Bai en [email protected].

ROP (m/h)

Índice de presión de perforación (d = 0,5366 + 0,1993kd), cantidad sin factorizar

Valor del grado de perforabilidad de la roca

Índice de velocidad de rotación (λ = 0,9250–0,0375 kd), cantidad no causada

Índice hidráulico de formación (f = 0,7011–0,05682 kd), cantidad no causada

Presión de perforación por unidad de diámetro de broca (presión de perforación específica) (KN/mm)

Velocidad de rotación (r/min)

Potencia hidráulica específica equivalente de la boquilla (W/mm2)

Coeficiente de diferencia de densidad del fluido de perforación (0,97673kd–7,2703), cantidad sin factorizar

Densidad del fluido de perforación (g/cm3)

Potencia hidráulica específica de la broca (W/mm2)

¿Son los diámetros de las boquillas de perforación, mm, respectivamente?

Pérdida de presión de circulación externa de la tubería de perforación (MPa)

Coeficiente de pérdida de presión en la circulación externa de la tubería de perforación, cantidad no factorizada

Longitud de la tubería de perforación (m)

Caudal (m3/h)

Presión de bombeo real de la bomba de perforación (MPa)

Caída de presión de la boquilla de perforación (MPa)

Pérdida de presión del fregadero de tubería de superficie (MPa)

Pérdida de presión del sistema de circulación (MPa)

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Este trabajo fue financiado en parte por la Fundación Abierta del Centro de Innovación Cooperativa de Petróleo y Gas No Convencionales, Universidad de Yangtze (Ministerio de Educación y Provincia de Hubei) No. UOG2022-06, Fondo Abierto del Laboratorio Clave de Xi'an de Petróleo de Esquisto ) XSTS-202101, Desarrollo de proyectos de investigación científica del Departamento de Educación Provincial de Hubei (D20201304).

Centro de Innovación Cooperativa de Petróleo y Gas No Convencionales, Universidad de Yangtze (Ministerio de Educación y Provincia de Hubei), Wuhan, 430100, Hubei, China

Wanxing Zhang, Kai Bai, Ce Zhan y Binrui Tu

Laboratorio clave de desarrollo de petróleo de esquisto (Xi'an Shiyou University), Xi'an, 710065, Shaanxi, China

Kaibai

Facultad de Ciencias de la Computación, Universidad de Yangtze, Jingzhou, 430023, China

Wanxing Zhang, Kai Bai, Ce Zhan y Binrui Tu

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Todos los autores revisaron el manuscrito.

Correspondencia a Kai Bai.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Zhang, W., Bai, K., Zhan, C. et al. Predicción de parámetros de perforación con tubería flexible basada en GAN-LSTM. Representante científico 13, 10875 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-37960-x

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Recibido: 18 de febrero de 2023

Aceptado: 30 de junio de 2023

Publicado: 05 de julio de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-37960-x

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