基于BP人工神经网络的钻柱动态行为预测方法

• 作者: 冯全科 屈展 王潜龙
• 来源期刊: 石油机械
• 学科: 工学
• 关键词: 钻柱 动态预测 人工神经网络 模型
• 年，卷（期）: 2001,（12）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 6-8
• 页数: 3页
• 分类号: TE9
• 字数: 2808字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4578.2001.12.003

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯全科	西安交通大学能源与动力工程学院	94	853	15.0	24.0
2	屈展		69	664	10.0	23.0
3	王潜龙	西安交通大学能源与动力工程学院	6	82	3.0	6.0