【摘 要】
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为了掌握常见的钻柱动态行为及产生原因,应用BP三层人工神经网络模型,采用频谱分布特征、轴心轨迹和振动特征等共15个输入征兆来研究预测4种典型的钻柱动态行为.8组输入征兆
【机 构】
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西安交通大学能源与动力工程学院,西安石油学院
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为了掌握常见的钻柱动态行为及产生原因,应用BP三层人工神经网络模型,采用频谱分布特征、轴心轨迹和振动特征等共15个输入征兆来研究预测4种典型的钻柱动态行为.8组输入征兆的预测输出结果表明,这种人工神经网络模型通过样本训练,能够根据钻柱输入征兆完全、不完全信息,进行联想、记忆和聚类等自组织学习,实现了网络输出准确率高,且网络输出结果与实际测试资料可以互相解释印证,说明这种神经网络的预测结果可以指导实际钻井作业,同时又可由实际钻井资料收集样本模式不断反馈,从而完善网络模型.
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