西安石油大学学报（自然科学版）
西安石油大學學報（自然科學版）
서안석유대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF XI'AN SHIYOU UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2013年
2期
92-97
,共6页
岩石可钻性%双链量子遗传算法%BP神经网络%自适应因子
巖石可鑽性%雙鏈量子遺傳算法%BP神經網絡%自適應因子
암석가찬성%쌍련양자유전산법%BP신경망락%자괄응인자
针对智能钻井优化控制过程中岩石可钻性提取存在的建模难、非实时性、精度差等问题,提出基于自适应双链量子遗传算法优化BP神经网络结构的岩石可钻性提取建模方法.依据目标函数在搜索点处的变化率,建立了快速自适应双链量子遗传算法；采用新算法优化BP神经网络结构,以克服BP神经网络受初始权值/阀值影响和泛化能力差的问题.通过对邻近钻井区域的大量测量数据和实验数据的统计分析和预处理,建立岩石可钻性提取模型,有效地解决了复杂地形岩石可钻性提取难的问题.对不同岩性的可钻性参数提取实验结果证明,该建模方法不仅提高了参数提取的精度和模型的泛化能力,而且在相邻实际参数提取时,具有很好的实时性和适应性.
針對智能鑽井優化控製過程中巖石可鑽性提取存在的建模難、非實時性、精度差等問題,提齣基于自適應雙鏈量子遺傳算法優化BP神經網絡結構的巖石可鑽性提取建模方法.依據目標函數在搜索點處的變化率,建立瞭快速自適應雙鏈量子遺傳算法；採用新算法優化BP神經網絡結構,以剋服BP神經網絡受初始權值/閥值影響和汎化能力差的問題.通過對鄰近鑽井區域的大量測量數據和實驗數據的統計分析和預處理,建立巖石可鑽性提取模型,有效地解決瞭複雜地形巖石可鑽性提取難的問題.對不同巖性的可鑽性參數提取實驗結果證明,該建模方法不僅提高瞭參數提取的精度和模型的汎化能力,而且在相鄰實際參數提取時,具有很好的實時性和適應性.
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