基于神经网络融合技术的钻井井漏诊断模型研究

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基于神经网络融合技术的钻井井漏诊断模型研究

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基于神经网络融合技术的钻井井漏诊断模型研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第1章绪论	第8-12页
· 研究的目的及意义	第8页
· 国内外研究现状	第8-10页
· 研究思路及主要研究内容	第10-12页
第2章钻井井漏事故分析	第12-22页
· 产生井漏的条件	第12-13页
· 井漏的性质	第13-14页
· 漏层性质	第13-14页
· 漏失压差	第14页
· 井漏的影响因素	第14-17页
· 漏失通道性质对井漏的影响	第14页
· 漏失压差对井漏的影响	第14-15页
· 钻井液性能对井漏的影响	第15-17页
· 井漏的分类	第17-19页
· 钻井井漏事故特征判断	第19页
· 钻井井漏事故的处理方法	第19-21页
· 井漏的预防	第19-20页
· 井漏的处理	第20-21页
· 本章小结	第21-22页
第3章钻井井漏诊断参数空间的建立	第22-26页
· 诊断漏失类型的参数空间建立	第22-23页
· 漏失类型诊断参数的获取	第23-24页
· 漏失通道性质参数的获取	第23页
· 钻井液性能参数的获取	第23页
· 漏失压差参数的获取	第23-24页
· 诊断漏失严重度的参数空间建立	第24-25页
· 本章小结	第25-26页
第4章钻井井漏诊断方法研究	第26-51页
· 神经网络	第26-31页
· 神经网络的基本原理	第26-28页
· 基于BP神经网络的井漏诊断过程	第28-31页
· 多神经网络融合技术	第31-39页
· 多神经网络结构介绍	第31-32页
· 多神经网络结构设计	第32-35页
· 多神经网络融合算法的选择	第35-39页
· 钻井井漏类型诊断模型及应用	第39-46页
· 神经网络与证据理论合成诊断模型	第39-40页
· 模型的应用	第40-46页
· 钻井井漏严重度评价模型及应用	第46-50页
· 井漏严重度评价模型的建立	第46-47页
· 井漏严重度评价模型的应用	第47-50页
· 本章小结	第50-51页
第5章结论	第51-52页
致谢	第52-53页
参考文献	第53-56页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果	第56 页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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