基于优化BP神经网络的钻井事故预测研究

摘要：

为了预防石油钻井作业过程中事故的发生,论文采用遗传算法(Genetic Algorithm)对多层前馈神经网络(Back Propagation Neural Network)进行优化,建立GA-BP神经网络预测模型,将影响钻井作业安全的9种主要因素,进行优化训练,达到期望结果模型,将GA-BP神经网络模型的预测结果与实例进行对比分析.分析表明:用GA-BP神经网络模型预测的钻井事故类型,在误差绝对值小于5.2％时,预测的准确性达到了83％,验证了GA-BP神经网络模型对钻井事故预测的有效性.该模型为智能化钻井作业安全管理提供了一个决策工具.

关键词：钻井事故、预测模型、遗传算法、多层前馈神经网络、优化

所属期刊栏目：42

分类号：TP183;TE28(自动化基础理论)

在线出版日期：2022-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：118-120