油基钻井液在高温高压下的密度预测——基于自适应极限学习机模型

新疆石油天然气 ›› 2019, Vol. 15 ›› Issue (2): 40-43.

油基钻井液在高温高压下的密度预测——基于自适应极限学习机模型

唐明月

大庆钻探工程公司钻井一公司,黑龙江大庆,163458

出版日期:2019-06-10 发布日期:2019-06-10

Online:2019-06-10 Published:2019-06-10

摘要/Abstract

摘要： 针对高温高压井油基钻井液密度预测的问题,提出了一种自适应极限学习机的油基钻井液密度预测模型,该模型结合了极限学习机理论和K近邻理论,以室内实验结果作为训练样本,开展油基钻井液密度预测研究.结果表明,该方法学习速度快,具有良好泛化性能,解决了神经网络模型局部最小、迭代次数多等问题,与传统的神经网络和极限学习机模型相比预测精度更高,具有广泛的应用前景.

关键词: 最小二乘支持向量机, 固井质量, 预测, 胶结

中图分类号:

TE254

唐明月. 油基钻井液在高温高压下的密度预测——基于自适应极限学习机模型[J]. 新疆石油天然气, 2019, 15(2): 40-43.

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