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摘要
考虑影响钩载、扭矩的因素复杂多样及钻井过程的时序性特点，优选BP神经网络和长短期记忆神经网络，设计双输入网络架构，建立大钩载荷与转盘扭矩智能预测模型。该模型同时考虑影响钩载、扭矩的多种复杂参数以及钩载、扭矩等时序数据随时间变化的趋势和前后关联，通过时序性数据和非时序性数据共同预测大钩载荷与转盘扭矩。利用国内某油田钻井现场数据进行大钩载荷与转盘扭矩的预测，均方根误差分别为39.05 kN和1.627 4 kN·m,平均相对误差分别为1.202%和9.038%。
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单位中国石油大学（北京）; 油气资源与探测国家重点实验室; 中国石油集团工程技术研究院
