基于自适应神经网络模糊推理系统的竖井井斜预测

• 作者: 尹晓利 曹钧 范成洲
• 来源期刊: 矿山机械
• 学科: 地球科学
• 关键词: 井斜 预测 自适应 神经网络 模糊推理
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 采·掘
• 页码范围: 23-26
• 页数: 4页
• 分类号: P634
• 语种: 中文

摘要

井斜是评价成井质量的重要指标之一,钻井工艺参数是影响竖井并斜的重要因素.基于自适应神经网络模糊推理(ANFIS,adaptive neural-network-based fuzzy inference system)建立了竖井井斜预测模型,将钻压和转速两个主要钻井工艺参数作为输入变量,并选用某竖井部分录井数据作为基础数据对该模型进行了训练和评价.结果表明,该预测方法的相对误差为0～22.3%,平均相对误差为7.6%.预测效果较好,在工程实践应用中具有现实意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹晓利		15	23	3.0	4.0
2	曹钧		18	30	3.0	4.0
3	范成洲		16	44	4.0	6.0