Application of Radial Basis Function Learning Algorithm in Petroleum Engineering： Bottom-Hole Pressure Prediction
被引量：1
Application of Radial Basis Function Learning Algorithm in Petroleum Engineering： Bottom-Hole Pressure Prediction
出处
《材料科学与工程（中英文A版）》
2011年第4X期586-591,共6页
Journal of Materials Science and Engineering A
同被引文献9
-
1刘想平,汪崎生,汤军.用神经网络建立自喷井井底流压预测模型[J].石油勘探与开发,1997,24(5):92-94. 被引量：3
-
2赵志成.超深天然气井井筒温度分布规律研究[J].科技信息,2009(27):26-27. 被引量：1
-
3张伟,师奕兵,卢涛.无线随钻泥浆信号小波包去噪处理[J].电子测量与仪器学报,2010,24(1):80-84. 被引量：19
-
4陈元千.气井垂直管流计算方法的推导与应用[J].断块油气田,2010,17(4):443-447. 被引量：20
-
5尹邦堂,李相方,李骞,范坤,胡爱荣.高温高压气井关井期间井底压力计算方法[J].石油钻探技术,2012,40(3):87-91. 被引量：11
-
6梁海波,李欣嵘,王玉,鲁泽斐.基于神经网络的井底压力模型修正技术应用[J].自动化与仪表,2012,27(11):9-11. 被引量：4
-
7LIU Xinfu.Prediction of Flowing Bottomhole Pressures for Two-Phase Coalbed Methane Wells[J].Acta Geologica Sinica(English Edition),2013,87(5):1412-1420. 被引量：5
-
8刘鑫,王晋晖.智能井技术的应用现状及前景展望[J].西部探矿工程,2014,26(4):36-38. 被引量：7
-
9张笑洋,王晓冬,董文秀,王家航,王磊.天然气非线性复合渗流数学模型[J].东北石油大学学报,2015,39(4):79-87. 被引量：6
-
1刘文臣,孙乐美,王平.基于BP神经网络锅炉压力预测方法研究[J].信息技术与信息化,2013(4):92-94.
-
2PETROLEUM ENGINEERING CONSTRUCTION[J].石油工程建设,2007,33(2).
-
3PETROLEUM ENGINEERING CONSTRUCTION[J].石油工程建设,2008,34(4).
-
4PETROLEUM ENGINEERING CONSTRUCTION[J].石油工程建设,2007,33(5).
-
5胡嵘.上海天然气主干网6.0MPa管道压力监测点最值预测[J].上海煤气,2011(3):24-29.
-
6郭永峰.钻井中全自动精确控制井底压力系统研制成功[J].石油机械,2004,32(8):79-79.
-
7Aggo.,MA,孙继伟.高开采速度及粗油管下的垂直多相流公式[J].石油勘探开发情报,1996(6):88-96.
-
8陈新民.高产量大管径垂直多相流关系式[J].世界石油科学,1996(A00):209-214.
-
9冯松林.垂直多相流模型的建立及计算[J].内蒙古石油化工,2011,37(16):73-74.
-
10A.T. Pise,S.D. Londhe,U.V. Awasarmol.Prediction of Boiler Drum Pressure and Steam Flow Rate Using Artificial Neural Network[J].Journal of Energy and Power Engineering,2010,4(8):9-15.
;
