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/2508.05210v3
• Date: Fri, 07 Nov 2025 18:32:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-10 18:58:55.541763
• 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,浸透率予測のための新しいディープラーニング型LSTM-Trans-Mixer-Attフレームワークを提案する。 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組み合わせたものである。 実世界の掘削データセットに対する実験的検証は優れた性能を示し、Rsquareは0.9991、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: Rate of Penetration (ROP) prediction is critical for drilling optimization yet remains challenging due to the nonlinear, dynamic, and heterogeneous characteristics of drilling data. Conventional empirical, physics-based, and standard machine learning models rely on oversimplified assumptions or intensive feature engineering, constraining their capacity to model long-term dependencies and intricate feature interactions. To address these issues, this study presents a new deep learning Hybrid LSTM-Trans-Mixer-Att framework that first processes input data through a customized Long Short-Term Memory (LSTM) network to capture multi-scale temporal dependencies aligned with drilling cycles. Subsequently, an Enhanced Transformer encoder with drilling-specific positional encodings and real-time optimization refines the features. Concurrently, a parallel Time-Series Mixer (TS-Mixer) block introduced facilitates efficient cross-feature interaction modeling of static and categorical parameters, including lithological indices and mud properties. The feature representations extracted from the Enhanced Transformer and TS-Mixer modules are integrated through a dedicated fusion layer. Finally, an adaptive attention mechanism then dynamically assigns contextual weights to salient features, enhancing discriminative representation learning and enabling high-fidelity ROP prediction. The proposed framework combines sequential memory, static feature interactions, global context learning, and dynamic feature weighting, providing a comprehensive solution for the heterogeneous and event-driven nature of drilling dynamics. Experimental validation on real-world drilling datasets demonstrates superior performance, achieving an Rsquare of 0.9991 and a MAPE of 1.447%, significantly outperforming existing baseline and hybrid models.
• Abstract（参考訳）: 掘削データの非線形, 動的, 不均一な特性のため, 掘削最適化にはROP予測が不可欠である。 従来の経験的、物理学的、および標準的な機械学習モデルは、過度に単純化された仮定や集中的な機能工学に依存しており、長期的な依存関係をモデル化し、複雑な機能相互作用をモデル化する能力を制限する。 これらの課題に対処するため,我々は,Long Short-Term Memory (LSTM)ネットワークを通じて入力データを最初に処理し,掘削サイクルに整合したマルチスケールの時間的依存関係をキャプチャする,新たなディープラーニング型LSTM-Trans-Mixer-Attフレームワークを提案する。 その後、ドリルング固有の位置符号化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エンコーダが特徴を洗練する。 同時に、並列時系列ミキサー(TS-Mixer)ブロックが導入されたことにより、静的およびカテゴリーパラメータの効率的な相互相互作用モデリングが容易になる。 拡張トランスフォーマーおよびTS-Mixerモジュールから抽出された特徴表現は、専用の融合層を介して統合される。 最後に、適応的注意機構により、文脈重みを有意な特徴に動的に割り当て、識別的表現学習を強化し、高忠実度ROP予測を可能にする。 提案するフレームワークは、逐次メモリ、静的な特徴相互作用、グローバルコンテキスト学習、動的特徴重み付けを組み合わせることで、ドリル力学の異質性や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に対する実験的検証は優れた性能を示し、Rsquareは0.9991、MAPEは1.447%であり、既存のベースラインやハイブリッドモデルよりも大幅に優れていた。

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