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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动态网格
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物理
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神经网络模型
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卷积神经网络模型
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时序
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