基于物理信息神经网络的井口快速疲劳分析方法、系统、介质及设备

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基于物理信息神经网络的井口快速疲劳分析方法、系统、介质及设备
申请号:CN202510717311
申请日期:2025-05-29
公开号:CN120654547A
公开日期:2025-09-16
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于物理信息神经网络的井口快速疲劳分析方法、系统、介质及设备。该方法包括以下步骤:S1、输入材料特性,并基于第一物理信息神经网络模型预测井筒的温度场。S2、输入温度场,并基于第二物理信息神经网络模型预测应力场。S3、采集应力场,并基于第三物理信息神经网络模型计算得到井口的累计疲劳损伤值。S4、根据累计疲劳损伤值和井口的服役时间计算得到井口的剩余寿命。本发明基于物理信息神经网络,使得水下井口疲劳寿命计算效率高且准确,能够在数据量有限的情况下,依然保持模型的高精度,无需依赖大量数据来保障模型的准确性,考虑温度效应,使得水下井口疲劳寿命预测结果更加精准,更贴近实际。
技术关键词
疲劳分析方法 神经网络模型 物理 应力场 方程 钻井液 疲劳分析系统 疲劳寿命预测 井口钻杆 疲劳参数 坐标点 可读存储介质 训练样本集 匹配误差 噪声数据 代表
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