基于BP-LSTM双输入网络的大钩载荷与转盘扭矩预测
Journal of China University of Petroleum(Edition of Natural Science)（2022）
Abstract
考虑影响钩载、扭矩的因素复杂多样及钻井过程的时序性特点,优选BP神经网络和长短期记忆神经网络,设计双输入网络架构,建立大钩载荷与转盘扭矩智能预测模型.该模型同时考虑影响钩载、扭矩的多种复杂参数以及钩载、扭矩等时序数据随时间变化的趋势和前后关联,通过时序性数据和非时序性数据共同预测大钩载荷与转盘扭矩.利用国内某油田钻井现场数据进行大钩载荷与转盘扭矩的预测,均方根误差分别为39.05 kN和1.6274 kN·m,平均相对误差分别为1.202％和9.038％.
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