人工神经元网络在高密度水泥浆配合比预测中的应用
配制高密度水泥浆需要使用加重材料来提高浆体密度,目前主要通过经验法来摸索加重材料的加量,费时费力.本文考察影响高密度水泥浆流变、强度、沉降稳定性等主要因素,并根据实验结果和工程经验建立原材料、配合比和浆体性能对应的数据库.采用人工神经元网络技术,使用三层BP神经元网络对水泥浆的密度、流变和强度进行简化预测,建立配合比和浆体主要性能之间的对应关系,实现配合比和水泥浆性能之间的双向预测.基于以上算法,采用C＃语言编制成软件,具有自适应性强、学习能力强、可处理大量非线性关系数据的能力,也是人工神经元网络技术在油井水泥浆中的新应用.通过实验验证,该方法能够较为快速准确的确定加重材料的加量,减少工作量,具有良好的应用前景.
油井水泥浆 配合比 人工神经元网络 密度指标 流变性能 强度参数
赵军 米贵东 冯建建 朱江林 赵琥 冯克满 阎培渝
中海油田服务股份有限公司 清华大学土木工程系,土木工程安全与耐久教育部重点实验室
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2014-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）