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| 人工神经网络自学习方法在大港滩海油田的应用 | |
| 作者姓名： | 檀朝东 Bangert Patrick 刘柏良 任贵山 张杰 |
| 作者单位： | 1. 中国石油大学,北京昌平,102249 2. Algorithmica technologies GmbH,Bremen,Germany;Advanced International Research Institute on Industrial Optimization GmbH,Bremen.Germany;Department of Mathematics,University College London,London,United Kingdom 3. 中国石油大港油田公司,天津大港,300280 4. 北京雅丹石油技术开发有限公司,北京昌平,102200 |
| 摘 要： | 本文以人工神经网络自学习方法在大港滩海油田的试验为例,探讨能否利用人工神经网络自学习方法预测泵的工作状况并通过生产参数优化提高电潜泵油井产量.试验结果表明,该方法可以解决电潜泵油井生产过程中的两大问题:预测泵的工作状况,实时计算并优化泵的最大合理产量.操作人员根据预测结果可及时合理地采取防范措施,尽量避免故障的发生或将故障损失降到最低,及时调整油井的合理产量,使油井处于最佳生产状态,提高电潜泵油井生产运行的稳定性,并提高了试验油井产量的5%. |
| 关 键 词： | 电潜泵 人工神经网络 自学习 历史数据拟合 |
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