野猫井岩石可钻性钻前预测方法研究

岩石可钻性是石油钻井中钻头优选、钻进参数制定的重要依据，岩石可钻性钻前预测对于提高深井、超深井钻井效率，降低钻井综合成本具有重要意义。目前，国内外关于新探区野猫井的岩石可钻性钻前预测方面的研究很少。现有评价方法不能满足对缺少测井资料和岩心资料的野猫井的岩石可钻性进行钻前预测的需要。因此，在相似构造选择的基础上，提出了一种对野猫井岩石可钻性进行钻前预测的方法。该方法首先应用已钻相似构造井的地震资料、测井资料以及岩心测试资料，建立岩石可钻性钻前预测遗传神经网络模型，然后将神经网络与遗传算法有机结合起来，以神经网络理论为基础，利用遗传算法优化隐含层神经元个数和网络连接权值，最后利用野猫井的地震资料进行岩石可钻性钻前预测。应用该方法对新疆油田MXI井的岩石可钻性进行了钻前预测，预测结果与测井资料评价结果相比，平均相对误差为9．8％。比较结果表明，该方法具有较高的预测精度，是合理的。     

油井钻井工程中的能量分析与事故管理

以油井钻井工程为研究对象,根据钻井工程现场实际用能状况建立能量平衡模型。结合能量守恒定律,运用能级分析法对钻进过程中的能量进行分析和计算,揭示这一过程的能量耗散及能量释放特性。实验中探讨了钻井工程中卡钻、井漏、井喷、钻具与落物事故等的事故原因和处理方法,提出了油井钻井工程中钻井事故的预防措施,为油井钻井工程中能量的最佳合理性利用以及钻井事故预防提供了依据。     

基于优化神经网络模型的隧道变形预测研究

神经网络预测技术一直是隧道学术界和工程界关注的关键课题。传统的神经网络对初始权值的依赖性很大,不同的初始值会导致差异很大的预测结果,并且初始值选择有很大的随机性和盲目性,往往导致网络振荡或不收敛。根据经典遗传算法的优势,对神经网络初始值进行优化,完成PB训练样本并建立非线性预测模型,避免了神经网络对初始权值的依赖性过大而引起计算误差。研究表明,GA-BP神经网络遗传算法适用于预测高速公路隧道断层破碎带围岩变形量,与现场试验数据相吻合,验证了GA-BP神经网络遗传算法工程应用的可行性,提高了预测的精度及避免人为误差。隧道洞周变形主要集中在开挖后12天,在此时间内应加强监控量测频率,以避免隧道过大变形引起坍方事故。     

基于优化神经网络模型的隧道变形预测研究

神经网络预测技术一直是隧道学术界和工程界关注的关键课题.传统的神经网络对初始权值的依赖性很大,不同的初始值会导致差异很大的预测结果,并且初始值选择有很大的随机性和盲目性,往往导致网络振荡或不收敛.根据经典遗传算法的优势,对神经网络初始值进行优化,完成PB训练样本并建立非线性预测模型,避免了神经网络对初始权值的依赖性过大而引起计算误差.研究表明,GA-BP神经网络遗传算法适用于预测高速公路隧道断层破碎带围岩变形量,与现场试验数据相吻合,验证了GA-BP神经网络遗传算法工程应用的可行性,提高了预测的精度及避免人为误差.隧道洞周变形主要集中在开挖后12天,在此时间内应加强监控量测频率,以避免隧道过大变形引起坍方事故.     

深部实钻地层可钻性评测新方法

目前地层可钻性的各种评测方法均属钻后分析方法,即只能对已钻地层的可钻性进行计算.本文从研究可钻性时间序列特征出发,应用分形几何方法,分析了可钻性时序的可预测性.在此基础上,应用人工神经网络技术,构造地层可钻性的预测模型,并编制了基于MATLAB神经网络工具箱的可钻性预测软件系统.通过对塔里木油田Q001A井地层可钻性的实际预测,结果表明地层可钻性时序具有可预测性,应用神经网络技术预测可钻性具有预测精度高、方便实用的特点,是一种可钻性预测的新方法,对指导科学钻井具有重要意义.     

深部实钻地层可钻性评测新方法

目前地层可钻性的各种评测方法均属钻后分析方法,即只能对已钻地层的可钻性进行计算。本文从研究可钻性时间序列特征出发,应用分形几何方法,分析了可钻性时序的可预测性。在此基础上,应用人工神经网络技术,构造地层可钻性的预测模型,并编制了基于MATLAB神经网络工具箱的可钻性预测软件系统。通过对塔里木油田Q001A井地层可钻性的实际预测,结果表明地层可钻性时序具有可预测性,应用神经网络技术预测可钻性具有预测精度高、方便实用的特点,是一种可钻性预测的新方法,对指导科学钻井具有重要意义。     

基于进化神经网络的单桩承载力预测模型研究

将收集到的单桩承载力实测数据样本作为网络模型的学习训练样本,建立了基于进化神经网络的单桩承载力预测模型,并通过检测样本对预测模型的外推能力进行了检测,证明了预测模型有较好的外推预测能力。     

基于NAR动态神经网络的桥梁SHM应变预测

基于NAR动态神经网络对桥梁SHM应变进行了分析预测。分别建立了10期、25期、50期的NAR动态神经网络预测模型和ARIMA预测模型,并对比了2个模型预测的稳定性和准确性,通过上海市某座斜拉桥的SHM实测应变数据进行验证。模型结果表明,NAR动态神经网络预测模型相比于ARIMA预测模型具有更高的准确性,工程应用价值更高。     

基于PSO-RBF的建筑能耗预测模型研究

通过研究分析夏热冬冷地区公共建筑能耗变化特点,建立了RBF神经网络建筑能耗预测模型。在此基础上运用微粒群算法对模型优化,建立了基于PSO-RBF的建筑能耗预测模型。利用大量数据构造样本集,运用软件分别对优化前后的预测模型进行训练,并运用到典型公共建筑能耗值的预测实例中。结果表明基于PSO-RBF的建筑能耗预测模型的学习能力和预测能力强,能较准确地实现公共建筑能耗预测。     

空调系统负荷分段预测与研究

为了改善空调系统的能源消耗,根据空调系统实际运行时的环境数据和负荷数据,采用神经网络的方式建立空调系统的负荷预测模型,通过负荷预测得到博物馆所需的空调负荷,以此作为空调系统节能优化的基础。根据BP神经网络具有的非线性特性以及强大的自学习自适应能力,对博物馆的空调负荷进行预测,建立基于BP神经网络的负荷预测模型,分析研究仿真得到结果,发现其不足之处主要体现在准确性上,之后对神经网络后改进进行分段预测,将通过仿真实验预测的结果与实际运行的负荷进行对比,结果表明改进后预测的结果具有较好的准确性。