利用神经网络法预测风动潜孔锤钻速

• 作者: 朴金石 殷琨 范黎明
• 来源期刊: 吉林大学学报地球科学版
• 关键词: 神经网络 钻速 冲击回转钻进 风动潜孔锤
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 地质工程与环境工程
• 页码范围: 882-886
• 页数: 5页
• 分类号: P634.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5888.2009.05.018

摘要

风动潜孔锤钻进在钻效方面有着传统钻进方法无可比拟的优势.以往的钻速预测主要是针对回转钻进,而准确预测风动潜孔锤钻速则更具有现实意义,更有利于合理制定钻井计划.利用有多隐层的BP神经网络原理,综合考虑钻压、转速、风压、风量、钻井深度、钻头工作时间等各方面参数对钻速的影响,研究了贯通式潜孔锤冲击回转钻井钻速的预测方法,并对现场实际钻井作业进行了预测.预测结果与现场实际情况能很好地吻合.同时又以预测结果为基础,优选钻进参数以指导施工.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	殷琨	吉林大学建设工程学院	173	869	14.0	17.0
2	范黎明	吉林大学建设工程学院	8	48	4.0	6.0
3	朴金石	吉林大学建设工程学院	4	15	2.0	3.0