基于BP人工神经网络的复杂深井套管柱安全评价研究

摘要

传统的套管柱安全评价中,为了建模的方便,而忽略了一些主要影响因素,使得油气井套管柱安全评价效果不是很理想,影响了套管柱设计强度和完井及生产的安全可靠性.针对复杂井况下套管载荷和自身属性参数的复杂性和随机性,本文在对套管柱安全影响因素分析的基础上,应用了人工神经网络中较成熟的BP神经网络,且运用MATAB软件进行神经网络的创建,并把套管柱安全评价比较成熟的井段作为样本,对BP神经网络进行训练,运用训练好的网络进行了实例评价,同时利用MATLAB中的GUI图形用户界面实现了上述安全评价.研究结果表明运用MATLAB软件可以实现BP神经网络对套管柱的安全评价,该方法进一步提高了评价的效率,神经网络训练和实例评价的数据与实际套管柱情况基本符合.通过样本训练和实例评价,可以看出套管柱安全评价网络的精度比较高,训练精度可以达到10-2,输出精度也可以达到10-2量级,并且实现安全评价的可视化,减少工作量,为套管柱设计提供更为准确有效的参考.