基于PSO-BP的神经网络卡钻事故预测研究

随着科技的快速发展,对能源的需求日益提高。石油作为基础的传统能源在其中扮演了重要地位。在勘探石油的钻井过程中,由于不确定的地质等客观因素,钻井事故常有发生。井下事故从发生到处理会占据石油生产单位大量的非生产时间,严重损害经济效益,危害工作人员人身安全。在钻井事故中以卡钻事故尤为常见,其中因卡钻事故引发的次生灾害不在少数。文章文参考近年钻井历史数据,分析导致卡钻事故发生的因素,建立经由PSO粒子群算法优化的BP神经网络模型,通过对相关样本的训练和验证,实现基于PSO-BP的神经网络预测模型。经实验,文章中PSO-BP神经网络预测模型相较优化前有更高的精确性。研究结果对钻井事故研究具有重要参考意义,对相关从业人员有重要启发意义。