【摘 要】
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井斜角与方位角是井眼轨迹计算中的主要测量参数，然而与常规井斜时方位角误差相比，小角度井斜下测斜仪的方位角测量误差更大。为了提高测斜仪在小角度井斜下的方位角测量精度，基于BP神经网络算法对5°～10°小角度井斜下方位角的测量进行了补偿。文中以标准井斜角和实测方位角构成的二维向量作为输入，以标准方位角构成的一维向量作为输出，建立了双入单出网络模型。采用随机选取的方式将学习样本分为训练集与测试集，使网络
【基金项目】
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陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室开放基金（IPBED19）； 延安大学2020年研究生教育创新计划（YCX2020050）；
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井斜角与方位角是井眼轨迹计算中的主要测量参数，然而与常规井斜时方位角误差相比，小角度井斜下测斜仪的方位角测量误差更大。为了提高测斜仪在小角度井斜下的方位角测量精度，基于BP神经网络算法对5°～10°小角度井斜下方位角的测量进行了补偿。文中以标准井斜角和实测方位角构成的二维向量作为输入，以标准方位角构成的一维向量作为输出，建立了双入单出网络模型。采用随机选取的方式将学习样本分为训练集与测试集，使网络具有较好的泛化能力。仿真测试结果表明，该BP神经网络误差校正模型运行稳定，补偿精度达到10-6，可将小角度井斜下方位角的测量精度从±5.3°提高至±1.7°以内。
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