软基水闸底板脱空是水闸在长期服役期间受水流侵蚀等环境因素影响所产生的一种危害极大且难以察觉的病害。由于其病害部位于水下,传统方法难以检测,该研究提出一种基于高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)代理模型和遗传-自...软基水闸底板脱空是水闸在长期服役期间受水流侵蚀等环境因素影响所产生的一种危害极大且难以察觉的病害。由于其病害部位于水下,传统方法难以检测,该研究提出一种基于高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)代理模型和遗传-自适应惯性权重粒子群(genetic algorithm-adaptive particle swarm optimization,GA-APSO)混合优化算法的水闸底板脱空动力学反演方法,用于检测软基水闸底板脱空。首先,构建表征软基水闸底板脱空参数和水闸结构模态参数之间非线性关系的GPR代理模型;其次,基于GPR代理模型与水闸实测模态参数建立脱空反演的最优化数学模型,将反演问题转化为目标函数最优化求解问题;最后,为提高算法寻优计算的精度,提出一种GA-APSO混合优化算法对目标函数进行脱空反演计算,并提出一种更合理判断反演脱空区域面积和实际脱空区域面积相对误差的指标—面积不重合度。为验证所提方法性能,以一室内软基水闸物理模型为例,对两种不同脱空工况开展研究分析,结果表明,反演脱空区域面积和模型实际设置脱空区域面积的相对误差分别为8.47%和10.77%,相对误差值较小,证明所提方法能有效反演出水闸底板脱空情况,可成为软基水闸底板脱空反演检测的一种新方法。展开更多
机械钻速(rate of penetration,ROP)是钻井作业优化和减少成本的关键因素,钻井时有效地预测ROP是提升钻进效率的关键。由于井下钻进时复杂多变的情况和地层的非均质性,通过传统的ROP方程和回归分析方法来预测钻速受到了一定的限制。为...机械钻速(rate of penetration,ROP)是钻井作业优化和减少成本的关键因素,钻井时有效地预测ROP是提升钻进效率的关键。由于井下钻进时复杂多变的情况和地层的非均质性,通过传统的ROP方程和回归分析方法来预测钻速受到了一定的限制。为了实现对钻速的高精度预测,对现有BP (back propagation)神经网络进行优化,提出了一种新的神经网络模型,即动态自适应学习率的粒子群优化BP神经网络,利用录井数据建立目标井预测模型来对钻速进行预测。在训练过程中对BP神经网络进行优化,利用启发式算法,即附加动量法和自适应学习率,将两种方法结合起来形成动态自适应学习率的BP改进算法,提高了BP神经网络的训练速度和拟合精度,获得了更好的泛化性能。将BP神经网络与遗传优化算法(genetic algorithm,GA)和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)结合,得到优化后的动态自适应学习率BP神经网络。研究利用XX8-1-2井的录井数据进行实验,对比BP神经网络、PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络3种不同的改进后神经网络的预测结果。实验结果表明:优化后的PSO-BP神经网络的预测性能最好,具有更高的效率和可靠性,能够有效的利用工程数据,在有一定数据采集量的区域提供较为准确的ROP预测。展开更多
