论文摘要
长庆钻井公司的各部门在过去的十几年里积累了海量的各类钻井数据,随着企业云平台的建设完成和投入运营,目前已经利用数据集成技术将各部门的数据进行了汇总和统一规范管理。挖掘这些积累的宝贵数据可以为科学地制定钻井方案提供参考。机械钻速的准确预测对于科学配置钻井资源、降低钻井成本有重要作用。文中介绍了一种基于人工神经网络技术的定向井机械钻速预测模型实现方法,由钻井领域专家确定网络的输入和输出,由数据工程师设计网络拓扑结构和网络训练。实验结果表明,在数据量较充足、数据质量较高的条件下,采用神经网络构建的预测模型的预测准确度较高,完全能够满足用户的需求。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘胜娃,孙俊明,高翔,王敏
关键词: 大数据,人工智能,神经网络
来源: 计算机科学 2019年S1期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 石油天然气工业,自动化技术
单位: 中石油川庆钻探工程有限公司,西北工业大学计算机学院
基金: 陕西省科技计划项目(2018GY-048),中石油川庆钻探公司科研项目(CZ2017-18)资助
分类号: TE92;TP183
页码: 605-608
总页数: 4
文件大小: 351K
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