基于RBF神经网络的井眼方位角误差建模及补偿

• 作者: 李帆 王丽艳 赵建辉
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 陀螺测斜 误差补偿 径向基函数 双线性插值
• 年，卷（期）: 2007,（17）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 4097-4100
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3060字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2007.17.060

摘要

对于陀螺钻井测斜技术而言,由于惯性器件本身误差及井下恶劣条件带来的干扰均具有复杂性,误差补偿是影响测量精度的关键因素.在阐述陀螺测斜原理、分析测斜系统可能产生的各种误差的基础上,进行了测斜仪转台实验,并采用神经网络中的径向基函数理论建立了井眼方位角误差模型,将其建模性能指标与双线形插值建模指标进行综合对比,结果表明RBF网络建模时间短、拟合性能好、预测能力强、补偿后方位角误差得到有效抑制、补偿精度高,各项指标均优于双线形插值方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵建辉	北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院	41	343	10.0	17.0
2	李帆	北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院	36	246	10.0	14.0
3	王丽艳	北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院	2	51	2.0	2.0