Original scientific paper
https://doi.org/10.17794/rgn.2024.1.10
TOČNA PROCJENA BRZINE BUŠENJA STIJENE BUŠAĆIM DLIJETOM POMOĆU NADZIRANIH TEHNIKA STROJNOGA UČENJA KOJE SE TEMELJE NA LABORATORIJSKI ODREĐENIM PODATCIMA
Shahrokh Khosravimanesh
orcid.org/0000-0003-2256-3245
; Department of Mining Engineering, Isfahan University of Technology (IUT), Isfahan, Iran, zip code: Isfahan- 84156-83111
*
Akbar Esmaeilzadeh
; Department of Mining Engineering, Environment Faculty, Urmia University of Technology, Urmia, Iran
Masoud Akhyani
; Faculty of Engineering, Shahrood Branch, Islamic Azad University, Shahrood, Iran
Reza Mikaeil
; Department of Mining Engineering, Environment Faculty, Urmia University of Technology, Urmia, Iran
Mojtaba Mokhtarian Asl
; Department of Mining Engineering, Environment Faculty, Urmia University of Technology, Urmia, Iran
* Corresponding author.
Abstract
Poznavanje brzine bušenja (ROP eng. rate of penetration) dlijeta jedan je od najvažnijih parametara u njihovu vrednovanju. Međutim, izravno mjerenje ROP-a u stijenama skup je i vremenski zahtjevan postupak. Zbog toga može biti vrlo korisno i učinkovito određivanje ROP parametra metodom koja nije izravno mjerenje. Prediktivne metode strojnoga učenja moćne su i precizne tehnike za neizravno mjerenje ROP-a. Ispitana su 492 uzorka pod različitim uvjetima jednoosne tlačne čvrstoće, viskoznosti, mase dlijeta i brzine rotacije dlijeta kako bi se odredila odgovarajuća brzina bušenja. Točniji model za procjenu nastojao se pronaći usporedbom triju metoda: linearna regresija, LASSO regresija i hrbatna regresija. Njihovi modeli uspoređeni su pomoću kriterija izvedbe procesa procjene i grafikona temeljenih na greškama. U kriteriju izvedbe uspoređene su tri mjere uspješnosti: srednja apsolutna postotna pogreška, D2PS indeks i MPDE indeks. Prema srednjoj apsolutnoj postotnoj pogrešci najbolje su se pokazali modeli LASSO i hrbatne regresije s vrijednostima od 0,2557. Prema D2PS indeksu, modeli linearne regresije i hrbatne regresije pokazali su bolje rezultate s vrijednostima od 0,4083 odnosno 0,4025. Prema MPDE indeksu model hrbatne regresije pružio je točniju procjenu s vrijednosti od 0,0105. Radi još bolje usporedbe kreirana je objektivna funkcija koja je izračunana kombinacijom prije spomenutih triju pokazatelja. Rezultati su pokazali najbolji rang za model hrbatne regresije s procijenjenom vrijednošću od 659,475. Zaključeno je da je model hrbatne regresije pouzdan i točan za procjenjivanje brzine bušenja.
Keywords
brzina bušenja; tekućina za hlađenje i podmazivanje; jednostavna linearna regresija; LASSO regresija; hrbatna regresija
Hrčak ID:
314810
URI
Publication date:
1.3.2024.
Visits: 902 *