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基于神经网络的油基钻井液体系高温高压流变性预测

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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.

著录项

来源
《2016年度全国钻井液完井液技术交流研讨会》|2016年|732-735|共4页
会议地点合肥
作者
李茜; 夏连彬; 沈欣宇; 任锐;
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作者单位

中国石油学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TE254.1;
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;

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