【摘 要】
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油气管柱长期受到地层运动的影响会发生挤压变形,且挤压程度难以度量.利用脉冲涡流的油气管柱挤压形变估计反演算法,提出了一种基于AIC-RBF 的油气管柱挤压形变估计方法,该方
【机 构】
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常州大学信息科学与工程学院;浙江树人大学信息科技学院;中原油田分公司石油工程技术研究院
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油气管柱长期受到地层运动的影响会发生挤压变形,且挤压程度难以度量.利用脉冲涡流的油气管柱挤压形变估计反演算法,提出了一种基于AIC-RBF 的油气管柱挤压形变估计方法,该方法包括基于赤池信息量准则(Akaike Information Criterion,AIC)的油气管柱形变多项式拟合优化算法和基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的多项式参数估计模型.对管柱不同挤压段的脉冲涡流信号进行测试,获得对应的形变多项式函数,对挤压段的最小臂长进行量化,以估计其形变程度.实验结果表明:与传统RBF 神经网络算法、BP 神经网络算法相比,AIC-RBF 算法的量化误差更小、稳定性更强、量化速度更快,满足油气管柱挤压程度无损量化的需求.
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