論文の概要: Advanced Hybrid Transformer LSTM Technique with Attention and TS Mixer for Drilling Rate of Penetration Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05210v1
• Date: Thu, 07 Aug 2025 09:45:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-08 18:59:39.794919
• Title: Advanced Hybrid Transformer LSTM Technique with Attention and TS Mixer for Drilling Rate of Penetration Prediction
• Title（参考訳）: 侵入予測の掘削速度を考慮しTSミキサーとTSミキサーを併用したハイブリッドトランスLSTM技術
• Authors: Saddam Hussain Khan,
• Abstract要約: 掘削作業の最適化には, 浸透速度(ROP)が重要である。 伝統的な経験的、物理学的、基礎的な機械学習モデルは、複雑な時間的および文脈的関係を捉えないことが多い。 本稿では,Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワーク,Transformerエンコーダ,Time-Series Mixer(TS-Mixer)ブロックを統合するハイブリッドディープラーニングアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2432046687586285
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The Rate of Penetration (ROP) is crucial for optimizing drilling operations; however, accurately predicting it is hindered by the complex, dynamic, and high-dimensional nature of drilling data. Traditional empirical, physics-based, and basic machine learning models often fail to capture intricate temporal and contextual relationships, resulting in suboptimal predictions and limited real-time utility. To address this gap, we propose a novel hybrid deep learning architecture integrating Long Short-Term Memory (LSTM) networks, Transformer encoders, Time-Series Mixer (TS-Mixer) blocks, and attention mechanisms to synergistically model temporal dependencies, static feature interactions, global context, and dynamic feature importance. Evaluated on a real-world drilling dataset, our model outperformed benchmarks (standalone LSTM, TS-Mixer, and simpler hybrids) with an R-squared score of 0.9988 and a Mean Absolute Percentage Error of 1.447%, as measured by standard regression metrics (R-squared, MAE, RMSE, MAPE). Model interpretability was ensured using SHAP and LIME, while actual vs. predicted curves and bias checks confirmed accuracy and fairness across scenarios. This advanced hybrid approach enables reliable real-time ROP prediction, paving the way for intelligent, cost-effective drilling optimization systems with significant operational impact.
• Abstract（参考訳）: 貫入率 (ROP) は掘削作業の最適化に不可欠であるが, 掘削データの複雑・動的・高次元的な性質によって正確に予測される。 従来の経験的・物理学的・基礎的な機械学習モデルは、複雑な時間的・文脈的な関係を捉えることができず、亜最適予測と制限されたリアルタイムユーティリティをもたらす。 このギャップに対処するために,Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワーク,Transformer encoder,Time-Series Mixer (TS-Mixer) ブロックを統合した新しいハイブリッドディープラーニングアーキテクチャを提案する。 実世界の掘削データセットを用いて,我々のモデルは,標準回帰指標(R-squared, MAE, RMSE, MAPE)により,R-squaredスコア0.9988,Mean Absolute Percentage Error 1.447%のベンチマーク(スタンドアローンLSTM, TS-Mixer, 単純ハイブリッド)より優れていた。 モデル解釈性は SHAP と LIME を用いて保証され、実際の曲線とバイアスチェックはシナリオ間の精度と公平性を確認した。 この先進的なハイブリッドアプローチは、信頼性の高いリアルタイムROP予測を可能にし、知的で費用対効果の高い掘削最適化システムを運用上の大きな影響を与えている。

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