基于神经网络的井涌井漏实时预测方法研究

发生井涌井漏对工程工期、成本、安全带来不利影响,如何准确实时预测井涌井漏现象的发生,尽可能减少井涌井漏带来的损失和危害,是工业界亟需解决的一项难题。通过对井涌井漏原因及征兆的分析,提出基于BP神经网络算法和支持向量机(SVM)算法在井涌井漏实时预测中的应用方法和模型,仿真实验验证结果表明,该算法具有较高的可行性和有效性。