基于神经网络的油基钻井液体系高温高压流变性预测

摘要：

应用人工神经网络,对油基钻井液体系在不同密度和高温高压条件下的Φ3、塑性黏度和动切力3个流变性参数进行预测.在模型训练中,采用了神经网络集成来提高人工神经网络的泛化能力.模型检验结果表明:采用神经网络集成后,预测精度大幅提高,可以快速准确地预测油基钻井液的高温高压流变性.

关键词： 油基钻井液 高温高压流变性 人工神经网络 神经网络集成

作者: 李茜 夏连彬 沈欣宇 任锐

作者单位: 中国石油西南油气田分公司工程技术研究院

会议类型: 国内会议

会议名称: 2016年度全国钻井液完井液技术交流研讨会

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 732-735

在线出版日期: 2016-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）