应用神经网络技术诊断钻井事故

• 作者: 孟祥芹 王江萍 鲍泽富
• 来源期刊: 西安石油大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 钻井过程 工况识别 事故诊断
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机及其应用
• 页码范围: 99-102
• 页数: 4页
• 分类号: TP277
• 字数: 3588字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-064X.2008.02.024

摘要

针对钻井过程的复杂性、不确定性等特点,提出了基于人工神经网络钻井事故预测与诊断模型.以钻井过程工况参数构成神经网络的输入特征向量,以钻井过程正常运行模式及常见事故模式的监测数据作为训练及检验样本,根据钻井事故诊断特点,确定了神经网络的结构与参数,采用改进算法和学习规则,实现对神经网络系统的训练和模拟,建立能够准确预测事故的神经网络模型.该方案的提出可使现场工作人员及时监测钻井过程,降低事故发生率,节约钻井成本,提高效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲍泽富	西安石油大学机械工程学院	38	183	8.0	12.0
2	王江萍	西安石油大学机械工程学院	63	531	11.0	20.0
3	孟祥芹	西安石油大学机械工程学院	3	48	3.0	3.0