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来源:《测井技术》2018年第04期  作者:陈科贵;毛晨飞;董军;陈愿愿;黄长兵;王小准;
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基于BP神经网络的井筒连续流量计启动速度预测

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分析井筒流量、密度、黏度等主要因素对连续流量计启动速度影响的基础上,将BP神经网络应用于连续流量计启动速度的预测。在BP神经网络预测模型中,将井筒实测流量、流体黏度和混合流体密度作为输入参数,根据不同流量、流体黏度和流体密度条件下的连续流量计启动速度等参数,建立连续流量计启动速度的BP神经网络预测模型。该BP神经网络预测模型训练后总拟合优度0.917,所得预测结果的最大相对误差为2.0%。结果表明模型的预测值与实测值吻合较好,对于连续流量计启动速度的预测具有较高的准确性和较强的实用性。(本文共计5页)......[继续阅读本文]

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