基于神经网络的井底压力模型修正技术应用

• 作者: 李欣嵘 梁海波 王玉 鲁泽斐
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 井底压力 BP神经网络 水力学模型 修正
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 9-11,22
• 页数: 4页
• 分类号: TE22
• 语种: 中文

摘要

通过传统的钻井水力学模型计算出的井底压力虽然能够反映出井下压力的变化趋势,但不能准确地反映实际测量值的大小.该文基于原有的钻井水力学模型,以及现场实际测得的井底压力,采用BP神经网络技术建立自学习算法,使钻井水力学模型经过实测井底压力数据训练后,计算结果误差达到最小.现场应用效果表明,通过修正后的模型计算结果误差较小,处于安全钻井压力监测误差范围之内,能够满足正常钻井的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁海波	西南石油大学电气信息学院	45	114	6.0	8.0
2	王玉	西南石油大学电气信息学院	4	7	2.0	2.0
3	李欣嵘	西南石油大学电气信息学院	3	7	2.0	2.0
4	鲁泽斐		2	7	2.0	2.0