非线性神经网络技术在欠平衡钻井中的应用研究

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本文分析欠平衡钻井过程中的欠压值。现有模型计算欠压值与实钻过程中相差较大,综合分析录井采集数据和压力测量方法,利用MATLAB中神经网络工具箱建立欠平衡钻井液当量密度的神经网络预测模型,包括用经验方法确定网络结构,用学习算法调整网络的权值,对欠平衡钻井的钻井液密度进行实际预测,结果表明该方法具有较高的预测精度,这为欠平衡钻井液当量密度预测开辟了一个新途径。
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