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《中国石油大学》 2007年
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利用模糊神经网络进行固井质量的预测

夏洪雷  
【摘要】: 固井的主要目的就是封堵环形空间,阻止地层流体的流动,并达到地层之间互相隔离。影响固井质量的因素多并且杂,特别是深井超深井或高温高压井,影响固井质量的因素更多、更复杂,为了获得优质的固井质量和层间隔离效果,要求对这些影响固井质量的因素形成全面、系统、清晰的认识。通过分析和研究影响固井质量的各种因素,提出了利用模糊数据的量化来对影响因素作用度进行处理的方式,在此基础上采用了一种新型的模糊神经网络预测系统。在系统中,利用成熟的前向反馈BP网络作为程序设计的核心,所研究的影响因素的模糊数据量化参数作为输入值,应用神经网络进行权重的调整计算,得到经过训练和学习的网络模型,此模型的运行参数确定后,在同等或近似条件下对结果的预测能够达到理想的准确程度。程序界面是通过模块化设计完成,这样不仅能体现模糊神经网络的优势,还能保证系统的稳定和不断完善,在实际工程中得到较好的应用。
【学位授予单位】:中国石油大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TE256

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