Dự đoán chính xác về sự giảm áp suất là điều quan trọng phải có trong suốt vòng đời của giếng để thiết kế ống hiệu quả hơn và hoạt động sản xuất tối ưu hơn. Triển khai đồng hồ đo áp suất là một biện pháp phổ biến để đo áp suất dòng chảy đáy giếng (FBHP). Ngoài ra, một số mô hình cơ khí và mối tương quan thực nghiệm cho dòng đa pha đã được đề xuất để tránh tiêu tốn chi phí đáng kể và tốn thời gian khi can thiệp vào một giếng đang sản xuất. Tuy nhiên, kết quả của các kỹ thuật dự đoán gần đây cho thấy mức độ chính xác khá thấp, vì vậy phương pháp cải tiến là cần thiết để giải quyết vấn đề này. Bài báo này liên quan đến nghiên cứu gần đây của chúng tôi về việc sử dụng Mạng neuron nhân tạo (ANN) để dự đoán sự sụt giảm áp suất trong các giếng đa pha. Mô hình ANN được phát triển dựa trên nhiều dữ liệu sản xuất bề mặt khác nhau bao gồm tốc độ dòng chảy của dầu, tốc độ dòng chảy của khí, tỷ lệ khí-dầu, áp suất đầu giếng, nhiệt độ đầu giếng, áp suất đáy giếng, nhiệt độ đáy giếng. Các bộ dữ liệu thu thập được từ giếng X tại mỏ Hải Thạch Mộc Tinh được thống kê sàn lọc và nhập vào các mô hình ANN. Các mô hình được đề xuất bao gồm một loạt các biến với số lượng tế bào thần kinh khác nhau của các lớp ẩn. Kết quả giữa các tập dữ liệu khác nhau là các bản ghi và so sánh thống kê với nhau để chọn lỗi ít nhất.