基于BP神经网络的井筒连续流量计启动速度预测

• 作者: 毛晨飞 王小准 董军 陈愿愿 陈科贵 黄长兵
• 来源期刊: 测井技术
• 关键词: 生产测井 BP神经网络 连续流量计 启动速度 井筒
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 综合应用
• 页码范围: 444-448
• 页数: 5页
• 分类号: P631.84
• 语种: 中文
• DOI: 10.16489/j.issn.1004-1338.2018.04.014

摘要

分析井筒流量、密度、黏度等主要因素对连续流量计启动速度影响的基础上,将BP神经网络应用于连续流量计启动速度的预测.在BP神经网络预测模型中,将井筒实测流量、流体黏度和混合流体密度作为输入参数,根据不同流量、流体黏度和流体密度条件下的连续流量计启动速度等参数,建立连续流量计启动速度的BP神经网络预测模型.该BP神经网络预测模型训练后总拟合优度0.917,所得预测结果的最大相对误差为2.0％.结果表明模型的预测值与实测值吻合较好,对于连续流量计启动速度的预测具有较高的准确性和较强的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈科贵	西南石油大学地球科学与技术学院	53	359	11.0	15.0
2	黄长兵		2	1	1.0	1.0
3	王小准		2	0	0.0	0.0
4	毛晨飞	西南石油大学地球科学与技术学院	1	0	0.0	0.0
5	陈愿愿		1	0	0.0	0.0