基于模糊神经网络的钻速预测方法

为解决钻井可控因素之间由于复杂的耦合关系造成模型拟合效果不佳的问题，提出了一种基于模糊神经网络的机械钻速预测模型，应用模糊控制的思想解决参数耦合问题并进行预测。利用聚类算法将相似度高的数据划分为一个模糊集，作为模糊神经网络第2层的初始化参数。以某油田为背景进行仿真，结果表明模糊神经网络提取出的经验知识符合该油田钻井可控参数之间的耦合关系，且适用于该地区大部分钻井作业，证明该模型具有良好的预测能力，并验证了模型的可行性以及适用性，这对提高钻井效率，节约成本具有重要意义。