人工神经网络在固井质量预测中的应用

摘要：

为提高固井质量,实现固井质量的预测和跟踪分析,建立了一种基于人工神经网络的固井质量预测方法;采用SAS系统对影响固井质量的众多因素做相关分析,依据主要因素并通过人工神经网络建立了固井质量预测模型. 实际应用结果表明,该方法能够提高判断固井质量的精度,且特别适用于不确定或非结构化信息的处理,对固井中各种未知信息的预测有着较好的适用性.

关键词：人工神经网络、固井质量、BP算法、相关分析、拓扑结构

所属期刊栏目：26

分类号：TP183+TE26(自动化基础理论)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：52-55