卡钻风险预警与识别方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-16页 |
| ·研究目的及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究状况 | 第8-13页 |
| ·井下风险预警技术研究状况 | 第8-11页 |
| ·井下风险识别技术研究状况 | 第11-13页 |
| ·本文主要研究任务及研究思路 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究任务 | 第13页 |
| ·本文研究思路 | 第13-14页 |
| ·本文完成的主要研究工作及创新点 | 第14-16页 |
| ·本文完成的主要研究工作 | 第14-15页 |
| ·本文的创新点 | 第15-16页 |
| 第2章 卡钻风险征兆及表征规律研究 | 第16-31页 |
| ·卡钻风险征兆研究 | 第16-29页 |
| ·压差卡钻风险征兆研究 | 第16-18页 |
| ·坍塌卡钻风险征兆研究 | 第18-21页 |
| ·砂桥卡钻风险征兆研究 | 第21-23页 |
| ·缩径卡钻风险征兆研究 | 第23-26页 |
| ·键槽卡钻风险征兆研究 | 第26-27页 |
| ·泥包卡钻风险征兆研究 | 第27-28页 |
| ·落物卡钻风险分析 | 第28-29页 |
| ·卡钻风险表征规律研究 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 卡钻风险预警模型研究 | 第31-40页 |
| ·BP神经网络算法 | 第31-36页 |
| ·神经网络的学习过程 | 第32-35页 |
| ·神经网络诊断过程 | 第35-36页 |
| ·键槽卡钻风险预警模型研究 | 第36-37页 |
| ·延时神经网络技术与键槽卡钻 | 第36页 |
| ·键槽卡钻延时神经网络模型建立 | 第36-37页 |
| ·其他卡钻风险预警模型的建立 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 卡钻事故识别模型研究 | 第40-48页 |
| ·卡钻事故识别模型建立 | 第40-42页 |
| ·卡钻事故神经网络节点设计 | 第40-42页 |
| ·卡钻事故识别模型流程设计 | 第42页 |
| ·卡钻事故识别模型实现步骤 | 第42-45页 |
| ·卡钻事故识别模型的样本选取 | 第43-44页 |
| ·卡钻事故识别模型样本数据预处理 | 第44页 |
| ·卡钻事故识别模型对样本进行学习和训练 | 第44-45页 |
| ·卡钻事故识别模型诊断过程 | 第45页 |
| ·卡钻事故输入参数验证 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 卡钻风险实时预警与识别软件系统 | 第48-62页 |
| ·卡钻事故预警与识别系统架构设计 | 第48页 |
| ·卡钻事故预警与识别系统数据库设计 | 第48-53页 |
| ·数据库规划分析 | 第49-51页 |
| ·数据库表单结构设计 | 第51-53页 |
| ·卡钻事故预警与识别系统功能模块设计 | 第53-58页 |
| ·实时数据传输软件 | 第53-54页 |
| ·数据管理模块 | 第54-55页 |
| ·卡钻风险预警模块 | 第55-56页 |
| ·卡钻事故实时识别软件 | 第56-58页 |
| ·应用实例 | 第58-61页 |
| ·XX1 井坍塌卡钻事故识别 | 第58-59页 |
| ·XX003-5井压差卡钻事故识别 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 结论与建议 | 第62-63页 |
| ·结论 | 第62页 |
| ·建议 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第68页 |
