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作者：武丹;张星;王飞;仵磊;高国旺;
单位：西安石油大学电子工程学院;中国石油川庆钻探工程有限公司钻采工程技术研究院;
摘要：为了提高小井眼随钻参数测量中钻压测量的准确性，补偿温度对应变片的影响，克服传统BP神经网络学习过程收敛速度慢、对初始值和偏置值敏感、学习率不稳定、容易陷入局部最小值的缺陷，提出一种混沌映射的自适应鲸鱼优化算法优化BP神经网络的C-I-WOA-BP温度补偿模型。首先，采用混沌映射的方法优化传统鲸鱼算法(WOA)的初始种群方式；然后通过自适应权重调整优化WOA的收缩包围机制；再通过WOA算法优化BP神经网络的权重系数；最后，综合对比BP网络、CWOABP网络、IWOABP网络和C-I-WOA-BP网络的性能。结果表明，C-I-WOA-BP网络提高算法收敛速度，具有全局探索能力和局部开发能力，稳定性好，能有效降低温度对钻压参数测量的影响。
关键词：BP神经网络;;温度补偿;;混沌映射;;鲸鱼算法;;自适应权重
基金资助：国家自然科学基金项目“气液混输管道多相流多频复阻抗层析成像方法研究”(62301420);; 陕西省重点研发计划项目“小井眼侧钻水平钻井工程参数监测与预警系统研究”(2024GX-YBXM-507)
