地热井筒中常存在着因地热流体结垢而导致的生产能力下降，甚至无法生产的问题。因此，研究地热流体在井筒中的结垢位置等行为具有重要的应用价值。人工神经网络(ANNs)可用于开发预测地热井筒中结垢位置新模型。由于其没有机理建模的性质，故只可作为一种新的代理模型。本文以地热流体在井口和井底的温度、压力以及井深等参数作为输入变量，成功训练了三层 ANNs 结构，以小于 10%的相对误差实现了 ANNs 代理模型的合适精度。对 ANNs 代理模型预测的结垢位置进行了分析，并与现场测量的井筒结垢位置进行了比较，分析了产生误差的原因。结果表明，新建的 ANNs 代理模型可作为一种实用工具，可靠地预测地热流体在井筒中的结垢位置。