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应用人工神经网络，对油基钻井液体系CQ—WOM在不同密度和高温高压条件下的Ф3读值、塑性黏度和动切力三个流变性参数进行预测。在模型训练中，文章采用了神经网络集成来提高人工神经网络的泛化能力。模型检验结果表明，采用神经网络集成后，预测精度大幅提高，可以快速准确地预测油基钻井液模型的高温高压流变性。运用神经网络集成进行预测，能大幅提高预测精度，可快速准确预测。