庆深油田神经网络法优选钻头研究

摘要：

利用人工神经网络法中的自适应共振理论进行石油工业中优选钻头类型的研究.为了改善钻头工作性能,在提高钻速的同时,还要注意钻头在井下的可靠性,认真进行钻头优选研究非常必要,这将会大幅度降低石油钻井成本.人工神经网络理论为钻头优选提供了一种有效的方法.文章应用自适应共振人工神经理论来提高石油钻井中钻头类型选择的可靠性,分析了自适应共振神经网络的结构并给出了计算步骤,建立了钻头优选模型.该理论在庆深油田徐深10井进行了实验,结果表明:实验井的平均机械钻速比以前提高20％,单只钻头进尺提高37.4％.提高深井钻井速度的效果明显,该优选钻头方法切实可行.

关键词： 石油钻井 ART神经网络法 钻头优选模型 庆深油田 自适应共振

作者: 毕雪亮 闫铁 陶丽杰

作者单位: 大庆石油学院,提高油气采收率教育部重点实验室,黑龙江,大庆,163318

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届中国神经网络大会(CNNC2006)暨首届中国人工免疫系统专题会议(CAISC06)

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 111-114

在线出版日期: 2006-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）