基于神经网络的井漏风险预警技术  

作　　者：刘乙镔 梁海波[1] 蔡望[1] 古冉[1] 徐莎莎[1] 李晓端[1] 

机构地区：[1]西南石油大学电气信息学院,四川成都610500

出　　处：《信息通信》2014年第5期27-29,共3页Information & Communications

摘　　要：井漏是影响钻井施工安全最为严重的井下复杂情况之一,为了有效地预防井漏事故的发生,文章对井漏风险机理进行了研究,得出了井漏发生表征现象及井漏风险预警所需参数,此外,采用神经网络算法建立了具有自学习性质的神经网络预警模型,并运用现场数据对模型进行了检测,该模型能够很好地对钻井过程中的井漏风险进行预警,满足实际钻井施工的要求。

关 键 词：井漏 风险预警 神经网络 预警模型 

分 类 号：TE283[石油与天然气工程—油气井工程]