論文の概要: Casing Collar Identification using AlexNet-based Neural Networks for Depth Measurement in Oil and Gas Wells
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.00129v1
- Date: Fri, 31 Oct 2025 10:25:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-05 16:37:26.634452
- Title: Casing Collar Identification using AlexNet-based Neural Networks for Depth Measurement in Oil and Gas Wells
- Title（参考訳）: AlexNet-based Neural Networks を用いた油井・ガス井深度計測のためのケーシングコラー同定
- Authors: Siyu Xiao, Xindi Zhao, Tianhao Mao, Yiwei Wang, Yuqiao Chen, Hongyun Zhang, Jian Wang, Junjie Wang, Shuang Liu, Tupei Chen, Yang Liu,
- Abstract要約: ケーシング・カラー・ロケータ (CCL) を用いたコラー相関は, 精密深度校正の基礎となる。
本稿では,データセット構築を容易にするために,CCL信号取得のためのダウンホールツールに組み込まれたシステムを提案する。
データ拡張のための包括的事前処理手法を提案し、AlexNetベースのニューラルネットワークモデルを用いてその有効性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.590650630455325
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate downhole depth measurement is essential for oil and gas well operations, directly influencing reservoir contact, production efficiency, and operational safety. Collar correlation using a casing collar locator (CCL) is fundamental for precise depth calibration. While neural network-based CCL signal recognition has achieved significant progress in collar identification, preprocessing methods for such applications remain underdeveloped. Moreover, the limited availability of real well data poses substantial challenges for training neural network models that require extensive datasets. This paper presents a system integrated into downhole tools for CCL signal acquisition to facilitate dataset construction. We propose comprehensive preprocessing methods for data augmentation and evaluate their effectiveness using our AlexNet-based neural network models. Through systematic experimentation across various configuration combinations, we analyze the contribution of each augmentation method. Results demonstrate that standardization, label distribution smoothing (LDS), and random cropping are fundamental requirements for model training, while label smoothing regularization (LSR), time scaling, and multiple sampling significantly enhance model generalization capability. The F1 scores of our two benchmark models trained with the proposed augmentation methods maximumly improve from 0.937 and 0.952 to 1.0 and 1.0, respectively. Performance validation on real CCL waveforms confirms the effectiveness and practical applicability of our approach. This work addresses the gaps in data augmentation methodologies for training casing collar recognition models in CCL data-limited environments.
- Abstract（参考訳）: 正確な地下深度測定は油井やガス井の操業に不可欠であり、貯水池との接触、生産効率、運転安全性に直接影響を及ぼす。
ケーシング・カラー・ロケータ (CCL) を用いたコラー相関は, 精密深度校正の基礎となる。
ニューラルネットワークに基づくCCL信号認識は、首輪識別において大きな進歩を遂げているが、そのようなアプリケーションの前処理方法は未開発のままである。
さらに、実際の井戸データの可用性の制限は、広範なデータセットを必要とするニューラルネットワークモデルのトレーニングに重大な課題をもたらす。
本稿では,データセット構築を容易にするために,CCL信号取得のためのダウンホールツールに組み込まれたシステムを提案する。
データ拡張のための包括的事前処理手法を提案し、AlexNetベースのニューラルネットワークモデルを用いてその有効性を評価する。
様々な構成の組み合わせの体系的な実験を通じて,各拡張手法の貢献度を解析する。
その結果、標準化、ラベル分布平滑化(LDS)、ランダムトリミングがモデルトレーニングの基本要件であり、ラベル平滑化正規化(LSR)、時間スケーリング、多重サンプリングはモデル一般化能力を大幅に向上させることが示された。
提案手法を用いてトレーニングした2つのベンチマークモデルのF1スコアは、それぞれ0.937と0.952から1.0と1.0に最大に改善した。
実CCL波形の性能検証は,本手法の有効性と実用性を確認する。
本研究は,CCLデータ限定環境におけるケーシングカラー認識モデルの訓練のためのデータ拡張手法のギャップに対処する。
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