基于BP神经网络的油基钻井液乳化稳定性预测

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通过室内实验,研究十二烷基苯磺酸钙、环烷酸钙、油酸钙、正丁醇4种处理剂对油基钻井液乳化稳定性能的影响,并结合所得实验数据,应用BP神经网络对其进行预测。在模型训练中,采用了神经网络集成来提高BP神经网络的泛化能力。神经网络集成的检验结果明显优于单个子网,其中老化前的平均误差率为7.85%,最大误差率为22.34%;老化后的平均误差率为5.75%,最大误差率为14.53%。 Through laboratory experiments, the effects of four kinds of treatment agents, calcium dodecyl benzene sulfonate, calcium naphthenate, calcium oleate and n-butanol on the emulsification stability of oil-based drilling fluids were studied. Based on the experimental data obtained, Network to predict it. In model training, neural network integration is used to improve the generalization ability of BP neural network. The result of neural network integration is obviously better than single subnet. The average error before aging is 7.85% and the maximum error is 22.34%. The average error after aging is 5.75% and the maximum error is 14.53%.
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