ARMA建模在神经网络卡钻预测方法中的应用研究

为准确预测卡钻事故的发生,利用一种基于时间序列的神经网络卡钻预测方法,将时间序列ARMA建模与神经网络非线性建模相结合。选取与卡钻事故相关性较大的参数作为神经网络的输入项,运用现场数据对神经网络进行训练,再利用神经网路的强非线性和自适应学习能力来建立卡钻事故预测模型;通过时间序列对历史数据的挖掘功能,揭示实际钻井过程中对卡钻事故影响较大的各参数的隐含规律,建立时序ARMA模型,求出卡钻时刻钻井相关参数的预测值;将预测值放入神经网络模型进行测试训练,从而达到预测卡钻事故的效果。运用延安地区实际现场数据证实该方法具有精确的卡钻预测能力及较好的泛化能力。     

基于改进PSO-BP神经网络的回弹预测研究

在V形自由折弯中,准确地预测板料回弹,有利于实际生产中精确地控制回弹以提高生产效率。由于板料回弹的影响因素众多,呈现出复杂的非线性变化特征,采用传统的BP神经网络难以满足高精度的预测要求,因此为了进一步有效预测板料的回弹,提出基于改进粒子群算法优化的BP神经网络预测模型。对标准粒子群算法的缺陷进行改进,利用改进粒子群算法的全局搜索能力对BP神经网络的权值和阈值进行优化求解,提高了BP神经网络预测模型的收敛精度和泛化能力。将改进PSO-BP神经网络预测模型应用在板料回弹预测中,并与LM-BP神经网络预测模型进行对比仿真,结果表明改进PSO-BP神经网络预测模型具有更高的非线性拟合优度和预测精度。     

时间序列建模在卡钻类别判断中的应用研究

为了提高卡钻预测中卡钻类别判断的准确度,以青海地区地热勘探井实钻数据为基础,结合时间序列分析建模方法,提出了一种适合卡钻类别判断的方法。通过时序模型对未来钻井数据进行预测处理,运用Matlab软件对各个ARMA模型做功率谱估计,比较相邻两个ARMA模型的功率谱密度,计算各个参数的功率谱偏差值,进行数值仿真,当某一参数其功率谱偏差值出现明显异常时,则预判断这一时刻可能发生此参数对应类别的卡钻事故。引入多因素时序建模方法,运用SPSS软件做多因素模型,计算主要参数的预测区间,当预测值超出预测区间时,则可以判断发生对应类别的卡钻事故。最终证实,采用此方法能够实现对钻井过程中未来卡钻事故的类别判断,在实际钻井中有较高的可扩展性及应用价值。     

灰色预测模型GM(1,1)在国内安全生产事故预测中的应用

为探究安全生产事故发生的规律,本文基于2012～2021年国内安全生产事故数据,建立了事故伤亡人数和发生起数的灰色预测模型GM(1,1),对比分析了2012～2021各年事故的预测值和实际值,验证了灰色预测模型的可靠性。结果表明,灰色预测模型GM(1,1)应用于安全生产事故统计分析是可行的。在此基础上,预测了2022～2030年国内安全生产事故伤亡人数,旨在为安全生产事故目标的确定和对策的制定提供参考依据。     

基于SSA-BP神经网络的试验品室内温度预测

在弹药试验品日常存储温度监测过程中，传统传感器测量存在滞后性。为解决这一问题并实现试验品储存室下一时刻温度的精准预测，文中提出一种基于SSA优化BP神经网络的智能算法。通过SSA算法与BP神经网络相结合的方法，在局部搜索中快速找出阈值更新的最优位置，为BP神经网络的训练提供更好的参数。利用Matlab仿真平台搭建SSABP温度预测模型，并与PSO-BP算法温度预测模型进行仿真对比。测试结果表明：SSA-BP神经网络算法稳定性好，鲁棒性强，收敛速度快；相比PSO-BP网络，该算法的MAE和MSE误差值分别减少2.31%和0.54%，预测精准度高。所提方法可为弹药试验品储存室温度精准预测提供重要依据和参考。     

基于级联神经网络的SiC MOSFET结温预测模型

对结温进行精准预测和提取仍然是SiC MOSFET器件应用中需要攻克的技术难题，对此，结合粒子群优化-反向传播(PSO-BP)神经网络预测精度高以及径向基函数(RBF)神经网络函数逼近能力强等优点，提出了一种基于PSO-BP与RBF级联神经网络的SiC MOSFET结温预测模型。模型将SiC MOSFET的漏极电流和通态电压作为PSO-BP神经网络的输入，再将PSO-BP神经网络的结温预测值以及插值法得到的温度插值作为RBF神经网络的输入。基于LTspice仿真获取的数据集验证了模型对SiC MOSFET结温预测的有效性。结果表明，该模型对SiC MOSFET结温预测的绝对误差在0.005℃以内，均方根误差和平均绝对误差分别低至0.0082和0.0015,相比单一的BP、PSO-BP以及RBF神经网络模型，其预测精度得到了大大提高。该级联神经网络模型可实现对SiC MOSFET结温(> 75℃)的精准预测。     

基于改进 ＰＳＯ￣ＢＰ 神经网络算法的半导体材料带隙宽度预测

半导体材料的带隙宽度对其性能有重要影响,准确预测带隙宽度对半导体材料的研究具有重要意义。通过密度泛函理论计算半导体材料带隙宽度通常需要耗费大量的时间且预测精度较低,因此建立了一种基于统计学方法和改进PSO-BP神经网络算法的半导体材料带隙宽度预测模型,用于提高带隙值的预测精度。该模型先通过统计学的方法对半导体材料带隙宽度数据集的特征属性进行分析和选择,而后利用改进的PSO-BP神经网络算法挖掘特征属性与带隙值之间隐含的数学关系。实验结果表明,该预测模型相比于对照模型的均方误差降低了25％以上,可靠性达到了75.15%,可广泛应用于需要大量预测半导体材料带隙宽度的场合中。     

基于PSO-BP神经网络的高炉煤气受入量的预测

以高炉煤气为主要研究对象,基于BP神经网络引入粒子群算法优化BP神经网络的权值,通过调试和改进建立PSO-BP神经网络高炉煤气受入量预测模型,使企业实现对煤气的合理调度和平衡调整,研究结合唐山钢厂的历史数据对该模型进行训练和检验。研究结果表明,BP模型比未改进的BP模型更能精确地预测受入量,并解决了遗传算法(GA)优化BP神经网络容易陷入早熟收敛的问题。     

基于粒子群算法的BP 神经网络在大气 NO2 浓度预测中的应用研究

NO2 是主要的大气污染气体之一, 在大气光化学过程中起着重要作用。研究 NO2 浓度的时空演变, 预测其浓 度变化趋势, 对政府出台改善环境措施具有重要意义。提出利用粒子群算法 (PSO) 的反向传播 (BP) 神经网络对大气 NO2 浓度进行预测。以合肥地区 2017 年 1 月 1 日至 2019 年 12 月 31 日的大气污染数据和气象数据为基础, 结合逐步 回归方法筛选出与 NO2 浓度相关性较大的影响因子作为输入样本。构建 PSO-BP 神经网络预测模型, 利用 PSO 找出 BP 神经网络最优的初始权值和阈值。对比 BP 神经网络、遗传算法改进的 BP 神经网络和 PSO 改进的 BP 神经网络 三种模型的预测结果, 发现 PSO-BP 模型能够较为准确地预测出 NO2 浓度的动态变化规律, 并且预测精度高、模式简 单, 有望广泛应用于大气污染物浓度预测等方面的研究。     

钻井事故应急管理能力评价系统的研究

油田钻井具有高投入、高风险、劳动密集和长年野外、重体力、特高空立体交叉的行业特点。在钻井的不同阶段和不同的环节中,人的不安全行为、物的不安全状态、管理缺陷和环境不良等因素对油田钻井均存在不同程度和不同形式的影响。因此,提升钻井事故应急管理能力来减少钻井作业中各种事故造成的损失,特别是杜绝重大恶性事故,已经成为油田建设必须去面对的重要问题。因此,针对我国油田钻井的现状,构建适合钻井事故应急管理能力评价模型具有重要意义。本文首先介绍了钻井事故、应急管理和应急能力相关概念和理论,然后以层次分析法为基础,针对油田钻井作业的特点,从系统观点出发,构建了钻井事故应急管理能力指标体系,运用模糊评价方法建立了钻井事故应急管理能力的评价模型。     

基于PIC的井下测斜仪系统设计

本文针对目前石油行业，对石油钻井过程中油井姿态和井身结构信息采集与存储问题展开研究。并以PIC16F877A-I/P作为核心控制器，通过对重力场信息的采集与井斜理论原理的分析，实时计算出在钻井过程中油井姿态和方位信息。该方位信息对了解油井地下环境和事故井救援过程有着重要的意义，正确应用该方位角信息对石油仪器救援过程有重要应用前景。     

粒子群优化BP神经网络的激光铣削质量预测模型

为了有效地控制激光铣削层质量,建立了激光铣削层质量（铣削层宽度、铣削层深度）与铣削层参数（激光功率、扫描速度和离焦量）的BP神经网络预测模型。采用粒子群算法优化了BP神经网络的权值和阈值,构建了基于粒子群神经网络的质量预测模型。所提出的PSO-BP算法解决了一般BP算法迭代速度慢,且易出现局部最优的问题,并以Al2O3陶瓷激光铣削质量预测为例,进行算法实现。仿真结果表明:提出的PSO-BP算法迭代次数大大减少,且预测误差明显减少。所构建的质量预测模型具有较高的预测精度和实用价值。     

基于BP神经网络的钻井复杂情况和事故诊断

根据钻井过程中复杂情况和事故发生及处理的特点,基于人工智能BP神经网络算法,构建了BP神经网络的钻井复杂情况与事故诊断模型,对复杂情况与事故的预测更加合理,精度更高。分析了钻井事故状态下工程参数的变化,采用不确定理论建立了基于可信度因子CF的训练样本构建模型。对BP神经网络算法进行了修正,改进了网络适应度及运算精度。实例证明,基于BP神经网络的诊断模型,能够实现钻井复杂情况与事故快速可靠诊断。     

基于神经网络的井漏风险预警技术

井漏是影响钻井施工安全最为严重的井下复杂情况之一,为了有效地预防井漏事故的发生,文章对井漏风险机理进行了研究,得出了井漏发生表征现象及井漏风险预警所需参数,此外,采用神经网络算法建立了具有自学习性质的神经网络预警模型,并运用现场数据对模型进行了检测,该模型能够很好地对钻井过程中的井漏风险进行预警,满足实际钻井施工的要求。     

改进混沌搜索的AMPSO-BP激光铣削质量预测

为了更好地控制激光铣削的质量,建立了激光铣削质量和铣削层参数的神经网络模型。针对神经网络易陷入局部极小值的缺点,提出混沌搜索的自适应变异粒子群优化算法(AMPSO)获得神经网络最佳参数,建立了AMPSO-BP激光铣削质量预测模型。最后以某种材料的激光铣削质量预测为例,将文中所提算法与PSO-BP、BP神经网络预测结果相比,结果表明所提方法有很高预测精度且预测误差明显减小,在实际中有一定应用价值。     

海洋石油钻井平台电动钻机的负荷特性及动态参数计算

随着我国经济的不断发展，科技的不断进步，逐渐加深了对石油资源的探索和开采。石油是一项重要的能源，各个国家争相开采。为此，提高开采技术就成为了一项重要的研究内容。在海洋石油开采中，钻井平台的用电设备工作状况比较复杂，由于钻井的深度不同，地质结构不同以及操作不同，都会使平台的钻机用电负荷差异悬殊。本文分析了钻井平台钻机的负荷特性，对钻机所以电动机特点做了介绍，为钻机型号的选择提供参考依据，对海洋石油钻井钻机的研究提供了一定的理论依据。     

基于改进型PSO-BP神经网络算法的水质评价

环境污染现在是大众所关注的一个重要的问题,需要拿出科学的方法和手段应对这个问题。文中提出了一种改进型的PSO-BP神经网络相结合的环境质量评价方法,以大理的洱海水域为例,选取了实际的水质监测数据作为样本,进行了系统的分析。通过对传统的BP神经网络法、PSO-BP神经网络和改进型PSO-BP算法三种方法应用结果的对比,本文得出改进的PSO-BP神经网络方法在相同精度下拥有更高的效率。     

井下随钻通信系统的探索

近年来,我国工业现代化水平日渐提升,对石油能源需求量日渐提升,石油开采技术也随之更新.其中通信系统在井下随钻中的应用,取得了非常显著的成效,提高了石油开采效率,且能够在很大程度上保障了开采人员人身安全.本文立足于井下随钻通信系统设计需求,结合井下通信电磁理论,深入探讨通信系统的构建,希望为我国石油开采事业发展提供更多参考和借鉴.     

事故频发说明社会责任缺失

我们正处于一个多事之秋,最近几个月来,在中华大地不断发生多起重大公共安全事故,有煤矿透水、桥梁倒塌、楼房倒塌、道路毁坏、煤矿火灾、公共交通客车追尾翻车、炼油厂火灾、海洋石油钻井原油泄漏等等,再就是7月23日发生在浙江温州境内的震惊中外的动车追尾特大事故。一次次安全事故发生,这不仅让人们惶惶不安,更让人们充满疑惑：这些事...     

基于PSO-BP神经网络的光纤传感器光强补偿

基于反射式强度调制光纤传感器在测量实验过程中易受周围环境影响造成光源波动以及对探头的欺骗,提出了一种补偿措施,使用粒子群(PSO)优化反向传播(BP)神经网络算法补偿传感器获得光功率值,该算法不仅利用了PSO的寻找粒子群体的最佳位置的搜索性能,还利用了BP算法比较强的局部最优权值阈值搜索性能,粒子群算法优化反向传播神经网络的权值和阈值,从而达到防止反向传播神经网络陷入局部最优的情况。实验中利用光纤探头内圈光纤和外圈光纤接收的光功率值分别对PSO-BP神经网络和反向传播神经网络进行训练,结果表明PSO-BP神经网络的均值误差小于BP神经网络的均值误差,说明其光强补偿的精度更高,该算法能更加有效地减少周围环境影响以及光源波动对光纤传感器光纤接收的影响,有较好实际应用价值。