基于GA-BPNN混合智能模型的鉆速預(yù)測(cè)

摘要： 石油勘探和開(kāi)發(fā)領(lǐng)域中，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)機(jī)械鉆速對(duì)于提高鉆井效率和降低工程風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要。準(zhǔn)確的機(jī)械鉆速預(yù)測(cè)為制定鉆井方案、評(píng)估鉆井風(fēng)險(xiǎn)提供重要依據(jù)，但對(duì)于復(fù)雜的非線性的鉆井系統(tǒng)，傳統(tǒng)的鉆速方程和機(jī)器學(xué)習(xí)方法無(wú)法全面考慮影響機(jī)械鉆速的因素。本文基于一種遺傳算法優(yōu)化的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械鉆速預(yù)測(cè)模型，以中國(guó)南海某油田歷史鉆井?dāng)?shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)SG平滑處理，歸一化處理和Pearson、Spea... （共10頁(yè)）