应用MATLAB中的BP神经网络诊断抽油机井工况

为了保证采油生产的高效、安全进行,将人工神经网络用于抽油机井故障的自动识别.对现场采集的油井示功图数据预处理后,用MATLAB进行编程,并利用现场数据进行验证.结果表明,神经网络事故诊断系统,对抽油机井工况的识别正确率高,识别效果稳定.将BP神经网络诊断系统应用于抽油机井示功图识别是实现有杆采油系统故障诊断的自动化、智能化的有效方法.     

神经网络法识别抽油机井示功图的研究及应用

示功图是判断油井生产状况的重要依据。神经网络能够反映任意非线性的映射关系,从而可以应用于图形识别。本文主要依据BP神经网络判定示功图类型的实现过程,阐述了BP神经网络的基本原理,建立了模式识别系统,并给出了部分应用实例。     

神经网络在示功图类型识别中的应用

示功图是判断油井生产状况的重要依据。神经网络能够反映任意非线性的映射关系,从而可以应用于图形识别。本文主要讨论BP神经网络判定示功图类型的实现过程,阐述了BP神经网络的算法结构、示功图特征提取,并给出了部分算例结果。     

基于实时生产数据的油井工况诊断系统

针对目前油井井下工况诊断效率低下的问题,提出了基于实时生产数据的油井工况诊断系统,采用物联网架构实现三相电参、套管压力、示功图和油井动液面等实时生产数据的采集、传输与应用,利用灰度提取方法提取示功图图像型数据的特征值,与数值型数据融合分析,增加BP神经网络的输入神经元,建立工况诊断模型.对比于通过示功图提取特征值的诊断...     

抽油机井示功图进行合理的泵况分析管理

油井实测示功图是准确、及时地分析深井泵工作状况的主要依据.作为机采管井人员能够熟练的根据示功图情况分析抽油机井的泵况并制定合理的措施,可以有效的延长检泵周期,节约成本.     

大港油田抽油机井典型示功图分析

大港油田各个采油区块分散、地质状况复杂，抽油机井原油物性变化大，工作状况复杂，含水高、含气高、含蜡（沥青）质高。通过对油井远程在线计量优化分析系统采集的各类典型示功图分析对比，建立抽油井故障智能诊断系统，能够快速和准确地识别油井故障，获知泵的工作状况，从而可以选择合理的采油工作制度和检修泵措施，并提出相应的油井技术管理办法。     

樊学油区抽油机井异常工况诊断与处理

抽油机井在正常生产过程中,示功图形状变化不大,上下行电流相对稳定,憋压曲线正常,低压油井井口呼吸有规律可循。当任一动态参数发生异常,很有可能是抽油机井出现某种问题,此时应及时分析判明原因并采取相应的措施,使油井恢复正常生产。介绍了抽油机井异常工况诊断的几种方法,并结合实例分析了抽油杆断脱、泵漏失及出油管线堵塞等情况下上下行电流、示功图、憋压曲线或井口呼吸等参数的具体变化,指出,实际操作中,几种参数应结合判断,综合考虑,才能准确判明油井工况。     

高气液比抽油井功图法量液技术适应性分析

针对高气液比油井采用玻璃管计量方法的不足，大港油田采油四厂采用“功图法”量液技术对气体影响特征明显的抽油机井示功图进行试算分析，得到地面气液比与液量计算误差关系曲线，为今后采油四厂开展地面系统优化、简化油井计量工作提供了可靠的理论依据。     

一种抽油机井井下功图测试仪的研制与应用

有杆泵抽油系统是油气田开发中占主导地位的采油设备,而泵功图的确定对于判断油井的工作状态具有重要意义。针对常规光杆示功图受到制造质量以及砂、蜡、含水、稠油和油井见聚等因素的影响,不能准确的反映泵实际工作状况问题,提出了对井下泵功图测试仪的研制思路,并通过载荷、位移传感器及电路系统的设计,实现了对泵示功图的采集,试验现场应用表明:研制的泵功图测试仪实现了抽油机井下示功图的采集与解释,一次下井测功图150张以上,单张采点数100点以上。     

利用示功图计算动液面方法研究及应用

本文对各种示功图计算油井动液面的方法进行简单概述,对其优缺点进行分析,通过大量现场实例计算验证了各模型的计算精度和应用效果,结果表明,利用示功图计算油井动液面在技术上可行,计算精度能满足实际生产管理需要。     

工程造价神经网络估算模型

本文建立了人工神经网络造价估算模型.论文详细地介绍了该模型建立的基本原理及学习的BP算法。最后以煤矿井筒工程实际资料为例,应用神经网络估算模型进行了估算,结果表明,该模型估算准确,由于考虑了主材价格变化,因此非常适应于工程造价动态管理。     

功图法油井计量技术及其影响因素浅析

功图法油井计量技术是通过建立定向井有杆泵系统三维空间的力学、数学模型,将地面示功图转换成泵功图,判断泵的有效冲程,从而计算泵的排液量,最后折算到地面油井产液量。本文通过对功图法油井计量技术的技术原理、抽油杆系统模型、示功图有效冲程识别、计算结果修正四个方面对进行了阐述,根据采油八厂定边作业区油井功图计量使用情况分析功图计产影响因数,为以后改进或应用功图计产提供一定参考依据。     

基于数据融合的抽油机平衡度的研究

本文通过对抽油机井平衡原理和标准的研究,在现有抽油机平衡度测算调整方法的基础上,提出了一种基于抽油机示功图和电参数同步测试数据融合的抽油机平衡度在线诊断技术,该技术能够快速准确的判断抽油井机井的平衡状态,并实时对平衡度进行调整。本文选取某采油厂Y1X63井为例,采用输入功率曲线傅里叶级数展开法和数据融合法分别辨识平衡块的调整量,从调整结果中可以发现数据融合计算方法得到的调整量更为合理。     

分布式光纤传感安防系统的信号识别方法研究

本文提出了一种适用于分布式光纤传感周界安防系统的振动信号识别技术.光纤传感具有高灵敏度、易于布设、抗电磁干扰、耐高温和腐蚀、监控距离长等优点.在分布式光纤周界安防系统对距离长、范围广、环境复杂多样的区域进行监测时,需要系统对光缆沿线发生的事件进行识别,以降低误报警率.本文利用模式识别技术,结合神经网络集成和概率统计的思想,构建基于神经网络的信号分类器,可以对分布式光纤周界安防系统信号进行有效识别,并且在很大程度上减少系统的误报警率.     

基于BP网络和证据理论的商业银行竞争力评价

本文采用理论和实证相结合的研究方法,在建立商业银行竞争力评价指标体系的基础上,提出基于神经网络和证据理论的综合评价方法,该方法不同于直接利用单一神经网络进行的综合评价,而是通过D-S证据理论对神经网络输出结果的融合和集结来得到最终评价.通过10家商业银行为样本的实证分析,显示了该方法的优越性:融合后的评价结果可信度有了明显提高,同时降低了由于神经网络自身缺点导致的评价结果的不确定性,提高了系统的容错性.     

一种基于CMAC神经网络的板形模式识别新方法

针对传统的板形识别模型在识别板形时,由于板宽的变化需要不同拓扑结构的神经网络才能完成板形模式识别任务,网络学习工作量大,网络存在收敛速度慢,易陷入局部极小等结构性能不佳的问题,建立了一种新的基于CMAC神经网络的板形模式识别模型。该模型利用欧式距离差得到网络的输入神经元,并在权值更新算法中引入了动态学习率。通过仿真实验表明该方法简单、实用,识别精度较高,克服了传统的识别模型的缺点和不足,有效地提高了板形模式识别模型的速度和精度。     

抽油机井生产优化设计方法综述

针对现阶段抽油机井系统效率不高的问题,在传统抽油机井设计方法的基础上,本文对相关研究中抽油机井系统设计的方法进行了论述,并通过应用效果对比,提供了新优化设计模型的思路,为抽油机井生产优化设计工作提供了指导。     

示功图图版在油井工况诊断中的应用

通过建立油井示功图工况模板库,利用最小二乘法计算出实测功图与模板库中各标准功图的最小二乘相似度,从中得到相似度最高的结果,从而进行工况诊断,可以实现油井功图的自动识别与智能诊断.经过现场功图对比诊断表明:该方法诊断精度较高,达到现场应用标准.     

提高自动监测示功图测试质量探索与实践

油区实施信息化改造后,抽油机示功图测试采用在线自动监测。对实施了信息化改造的在线监测抽油机,采用抽油机综合测试仪测试示功图,与同期自动监测示功图进行对比分析,找出了在线自动监测误差大的问题。采取基准示功图测试,每半年加测一次实测示功图,实施在线校准自动监测示功图装置,降低了自动监测示功图测试误差率,提高了测试质量。     

故障诊断神经网络的发展与研究

人工神经网络或神经网络又可叫连接网络模型,并行分布处理模型及神经组织系统。它是依据现有对人脑思维过程研究和掌握的基础,用数学办法对其进行简化、抽象和模拟,并反映人脑功能的基本特性。 近年来,由于计算机、现代测置技术和信号处理技术的迅速发展,机械故障诊断技术取得了很大的进展。人们已开发和研究了一些较成熟和完善的诊断技术和理论方法,如铁谱分析、声发射、红外测温、油液分析和各种无损监测等技术及信号处理、模式识别、专家系统和模糊识别等理论方法。应用这些技术手段和理论方法,人们可对在多种工作环境条件及运行状态下的机器式工程系统的许多故障模式进行监测、识别、诊断和排除。