基于GA-BPNN混合智能模型的鉆速預測

摘要： 石油勘探和開發(fā)領域中，準確預測機械鉆速對于提高鉆井效率和降低工程風險至關重要。準確的機械鉆速預測為制定鉆井方案、評估鉆井風險提供重要依據(jù)，但對于復雜的非線性的鉆井系統(tǒng)，傳統(tǒng)的鉆速方程和機器學習方法無法全面考慮影響機械鉆速的因素。本文基于一種遺傳算法優(yōu)化的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡的機械鉆速預測模型，以中國南海某油田歷史鉆井數(shù)據(jù)為基礎，通過SG平滑處理，歸一化處理和Pearson、Spea... （共10頁）