基于BP神经网络的摩擦系数预测方法研究

摘要：

准确的获取摩擦系数是提高摩阻计算精度的有效方式之一,摩擦系数隐含了力学分析模型假设与实际情况的差异以及井眼形状、钻井液体系等因素的影响,使摩阻系数表现出非稳定的随机性和个体差异.充分利用多层前馈神经网络具有的自学习、自组织、自适应和非线性动态处理等特性,将BP网络与摩擦系数预测活动进行了有效的结合,建立了摩擦系数及其影响因素之间的隐含关系预测模型.通过仿真实验表明可利用神经网络实现从摩擦系数的角度提高摩阻扭矩预测精度的目的,解决了钻井过程中存在的摩擦系数个体差异问题.

关键词：钻柱力学、摩阻、摩擦系数、BP网络

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资助基金：国家科技重大专项2011ZX05021-006;国家自然科学基金51374077

在线出版日期：2016-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：179-185