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/2508.05210v2
• Date: Fri, 12 Sep 2025 19:14:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 15:23:16.30672
• 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: 本研究では、入力データをカスタマイズしたLong Short-Term Memory Networkを通じて最初に処理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。 結果として得られる機能は、ドリルング固有の位置エンコーディングとリアルタイム最適化を備えた拡張トランスフォーマーによって洗練される。 実世界の掘削データセットの評価は、ベンチマークリードのパフォーマンスを示し、Rsqaureは0.9988、MAPEは1.447%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9282594860064428
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurate prediction of the Rate of Penetration (ROP) is pivotal for drilling optimization, yet it remains a persistent challenge due to the nonlinear, dynamic, and heterogeneous nature of drilling data. This study introduces a novel hybrid deep learning architecture in which input data are first processed through a customized Long Short-Term Memory (LSTM) network to capture multi-scale temporal dependencies aligned with drilling operational cycles, and the resulting features are subsequently refined by an Enhanced Transformer encoder with drilling-specific positional encodings and real-time optimization. Concurrently, the same input is directed to a Time-Series Mixer (TS-Mixer) block that enables efficient cross-feature modeling of static and categorical attributes such as lithology indices and mud properties. The outputs from the enhanced Transformer and TS-Mixer are concatenated, after which an adaptive attention selectively emphasizes the most informative feature representations for accurate ROP prediction. The proposed framework fuses sequential memory, static feature interactions, global contextual learning, and dynamic feature weighting, providing a comprehensive solution to the heterogeneous and event-driven nature of drilling dynamics. Evaluation on a real-world drilling dataset demonstrates benchmark-leading performance, achieving an Rsqaure of 0.9988 and a MAPE of 1.447%, significantly surpassing standalone and hybrid baselines. Model interpretability is achieved through SHAP and LIME, and comparisons between actual and predicted curves, along with bias checks, confirm the accuracy and fairness of the model across various scenarios. This advanced hybrid approach enables dependable real-time ROP prediction, supporting the development of intelligent, cost-effective drilling optimization systems with significant operational benefits.
• Abstract（参考訳）: 掘削速度 (ROP) の正確な予測は掘削最適化において重要であるが, 掘削データの非線形性, 動的性, 不均質性などにより, 依然として難題である。 本研究では,入力データをLong Short-Term Memory (LSTM)ネットワークで処理し,ドリル操作サイクルに合わせたマルチスケールの時間依存性を捕捉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。 同時に、同じ入力を Time-Series Mixer (TS-Mixer) ブロックに向けることで、リソロジー指標や泥質特性などの静的およびカテゴリ属性の効率的なクロスフィーチャモデリングが可能になる。 拡張TransformerとTS-Mixerの出力は連結され、その後、適応的な注意が正確なROP予測のために最も情報性の高い特徴表現を選択的に強調する。 提案するフレームワークは,シーケンシャルメモリ,静的特徴相互作用,グローバルコンテキスト学習,動的特徴重み付けを融合し,ドリル力学の異質性およびイベント駆動性に対する包括的ソリューションを提供する。 実世界の掘削データセットの評価では、ベンチマークがリードする性能を示し、Rsqaureは0.9988、MAPEは1.447%、スタンドアロンとハイブリッドのベースラインをはるかに上回っている。 モデル解釈性は、SHAPとLIMEによって達成され、実際の曲線と予測曲線の比較は、バイアスチェックとともに、様々なシナリオにおけるモデルの正確性と公平性を確認する。 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の開発と運用上の大きなメリットを提供する。

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