基于神经网络的井眼姿态测量误差补偿研究

• 作者: 亓宏涛 王可可 秦俊 肖剑 邵婷婷
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 井眼 井斜角 方位角 神经网络 误差补偿
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 24-25,30
• 页数: 3页
• 分类号: TP212.9
• 字数: 2609字
• 语种: 中文

摘要

分析了国内常用磁性电子测斜仪在工作过程中可能存在的误差及其来源.对井眼姿态测量中的主要测量参数井斜角和方位角,采用径向基函数(RBF)和反向传播(BP)神经网络算法,分别建立了以实测井斜角为输入、标准井斜角为输出的单入单出网络模型,和以实测井斜角和方位角构成的二维向量为输入、标准方位角构成的一维向量为输出的双入单出网络模型,并用测斜仪器的测量数据进行了测试.测试结果表明,采用RBF和BP神经网络补偿算法,可将井斜角的测量精度提高至±0.16°以内,方位角的测量精度提高至±1.7°以内,误差补偿效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵婷婷	延安大学物理与电子信息学院	56	280	10.0	15.0
5	亓宏涛	延安大学物理与电子信息学院	3	3	1.0	1.0
6	肖剑	延安大学物理与电子信息学院	1	1	1.0	1.0
7	秦俊	延安大学物理与电子信息学院	1	1	1.0	1.0
8	王可可	延安大学物理与电子信息学院	1	1	1.0	1.0