摘要
本发明公开了一种基于人工智能的油气井射孔冲击荷载预测方法,包括:基于考虑多参数的有限元仿真模型建立射孔冲击载荷数据集;根据皮尔逊相关系数对所述射孔冲击荷载数据集进行特征分析,得到对射孔冲击载荷影响的不同参数的主次关系;采用离差标准化方法对所述主成分数据集进行归一化,将归一化的主成分数据集划分为训练集、验证集和测试集;构建射孔冲击载荷分析模型,使用训练集对模型进行训练、验证集优化模型参数、测试集对模型效果测试,得到训练完备的射孔冲击载荷分析模型;将油气井影响参数输入到冲击载荷分析模型中预测射孔冲击载荷。本发明能够提供更准确、可靠、更智能的射孔冲击载荷计算方法,为油气井射孔智能预测提供有力支持。
技术关键词
油气井射孔
皮尔逊相关系数
标准化方法
粒子群优化算法
仿真模型
训练集
多参数
BP神经网络构建
历史先验数据
载荷计算方法
更新模型参数
热力图
归一化模块
可读存储介质
样本
颜色