通过人工神经网络(ANN)简单而准确地确定随压力和温度变化的钻井泥浆密度

来源 :城市道桥与防洪 | 被引量 : 0次 | 上传用户：kldxn

【摘要】

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应用人工神经网络(ANN)模型对泥浆类型、压力和温度的函数--泥浆密度进行准确预测.采用压力在0～14000 lb/in2范围内和温度高达400°F的水基和油基钻井液实验测量的数据来建立

【作者】

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马勇杨冬梅崔茂荣

【机构】

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西南石油学院硕2003四川石油管理局地质调查处;西南石油学院石油工程学院;

【出处】

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城市道桥与防洪

【发表日期】

：

2004年期

【关键词】

：

钻井泥浆密度人工神经网络模型

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应用人工神经网络(ANN)模型对泥浆类型、压力和温度的函数--泥浆密度进行准确预测.采用压力在0～14000 lb/in2范围内和温度高达400°F的水基和油基钻井液实验测量的数据来建立和检验ANN模型.利用钻井泥浆类型(水基或油基)以及它在标准状况下(0 lb/in2和70°F)的密度建立的模型对任何温度和压力(在研究范围内)下的密度进行了预测,其平均绝对误差百分比为0.367,均方根误差为0.0056,相关系数为0.9998.

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