庆深油田神经网络法优选钻头研究

• 作者: 毕雪亮 闫铁 陶丽杰
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 钻井 ART神经网络 钻头优选 庆深油田
• 年，卷（期）: 2006,（z1）
• 所属期刊栏目: 神经网络在自动控制领域应用
• 页码范围: 111-114
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3580字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2006.z1.024

摘要

利用人工神经网络法中的自适应共振理论进行石油工业中优选钻头类型的研究.为了改善钻头工作性能,在提高钻速的同时,还要注意钻头在井下的可靠性,认真进行钻头优选研究非常必要,这将会大幅度降低石油钻井成本.人工神经网络理论为钻头优选提供了一种有效的方法.文章应用自适应共振人工神经理论来提高石油钻井中钻头类型选择的可靠性,分析了自适应共振神经网络的结构并给出了计算步骤,建立了钻头优选模型.该理论在庆深油田徐深10井进行了实验,结果表明:实验井的平均机械钻速比以前提高20%,单只钻头进尺提高37.4%.提高深井钻井速度的效果明显,该优选钻头方法切实可行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毕雪亮	大庆石油学院提高油气采收率教育部重点实验室	49	471	12.0	20.0
2	闫铁	大庆石油学院提高油气采收率教育部重点实验室	36	436	12.0	19.0
3	陶丽杰	大庆石油学院提高油气采收率教育部重点实验室	3	17	3.0	3.0