【摘 要】
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分析了国内常用磁性电子测斜仪在工作过程中可能存在的误差及其来源。对井眼姿态测量中的主要测量参数井斜角和方位角，采用径向基函数（RBF）和反向传播（BP）神经网络算法，分别建立了
【机 构】
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延安大学物理与电子信息学院,延安大学信息与通信工程研究所
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分析了国内常用磁性电子测斜仪在工作过程中可能存在的误差及其来源。对井眼姿态测量中的主要测量参数井斜角和方位角，采用径向基函数（RBF）和反向传播（BP）神经网络算法，分别建立了以实测井斜角为输入、标准井斜角为输出的单入单出网络模型，和以实测井斜角和方位角构成的二维向量为输入、标准方位角构成的一维向量为输出的双入单出网络模型，并用测斜仪器的测量数据进行了测试。测试结果表明，采用RBF和BP神经网络补偿算法，可将井斜角的测量精度提高至士0．16°以内，方位角的测量精度提高至±1．7
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