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《大庆石油学院》 2010年
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固井质量的灰色神经网络预测方法研究

卜志丹  
【摘要】: 影响固井质量的因素非常多,涉及到固井作业的各个环节,决定固井质量的不是某个影响因素,而是各因素相互作用的结果,因此本文对影响固井质量的因素进行更为精细、全面、系统地分析,建立固井质量预测方法,为固井施工方案的制定提供理论依据,为获得高的固井质量提供保证。 首先,本文从地质条件、钻井施工、固井工艺三大方面论述固井质量的主要影响因素,通过统计分析的方法建立这些影响因素与固井质量的关系。其次,结合现场数据,利用灰色关联分析的方法,决策出影响固井质量的主要因素,为固井质量预测方法的输入参数;然后,利用灰色预测理论,以固井质量为母序列,灰色关联分析得到的固井质量主要影响因素为子序列建立固井质量的GM(0,5)灰色预测模型。利用BP神经网路理论,以固井质量作为固井质量预测方法的输出,固井质量主要影响因素作为预测方法的输入,建立固井质量的BP神经网络预测方法。但由于固井质量灰色预测模型模拟结果不理想,固井质量BP神经网络预测方法收敛速度很慢,训练时间长,学习效率低。本文分析两者的互补性和组合的可能性,建立固井质量的灰色系统和人工神经网络组合预测方法,该方法在BP网络的输入层前加上固井质量数据的灰化层,对固井质量数据进行累加计算,弱化原始数据的随机性;在BP网络的输出层加上输出结果的白化层,对经处理的灰色输出信息进行白化,得到预测值,该方法的预测精度有一定提高,同时提高了固井质量预测方法的学习速度和泛化能力。
【学位授予单位】:大庆石油学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TE256

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