印度尼西亚钻井偏差预测数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：钻井偏差,石油工业,工程地质,钻井技术,机器学习,数据日志,岩石力学
数据概述：
本数据集包含了从1963年至2021年间钻井过程中的偏差数据，旨在研究和预测钻井偏差现象。数据涵盖了钻井过程中的多种物理参数，如伽马射线、页岩体积、电阻率、钻头速度、密度、中子孔隙度、密度孔隙度、泊松比及偏差分类等，为石油工业提供了详细的钻井日志数据。
数据用途概述：
该数据集适用于钻井偏差预测研究、钻井技术改进、石油工业数据分析及机器学习模型开发等多种场景。研究人员可以利用数据了解钻井偏差的成因，并开发预测模型以减少偏差发生；钻井工程师可以根据数据优化钻井参数，提高钻井效率；石油公司可以使用数据评估钻井风险，优化钻井策略。此外，该数据集也适用于教育培训，帮助学习者理解钻井过程中的物理现象。
举例：
该数据集包含多个关键字段，如Depth（深度）、Gamma-ray（伽马射线）、Shale Volume（页岩体积）、Resistivity（电阻率）、Velocity of the drill bit（钻头速度）、Density（密度）、Neutron porosity（中子孔隙度）、Density porosity（密度孔隙度）、Poisson's ratio（泊松比）及Classification（偏差分类）等。其中，Classification字段用于标记该深度下钻头是否发生偏差，0表示未发生偏差，1表示发生偏差。通过分析这些数据，可以预测钻井过程中可能发生的偏差，从而采取相应措施减少偏差对钻井效率和成本的影响。
