利用人工神经网络方法诊断抽油机井工况

利用人工神经网络方法对抽油机井示功图进行分类识别,对油田实测的示功图数据进行了预处理,然后利用MATLAB神经网络工具箱进行数学处理,建立人工神经网络方法诊断模型.经过测试结果表明,本文建立的神经网络模型对故障识别正确率高,识别效果稳定.将人工神经网络用于示功图的自动识别,为实现抽油系统故障诊断的自动化开辟了新的道路.     

基于模糊数学理论的电流卡片识别方法

电流卡片是采油工程师管理潜油电泵井、分析井下潜油电泵机组工作状况的主要依据。本文提出一种基于模糊数学理论的电流卡片的识别方法,给出了电流卡片的特征值及对应每种故障模式下各个特征值的隶属函数,通过计算隶属度矩阵来判断电泵井的故障模式。     

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.     

利用电参数对螺杆泵井进行工况诊断的探讨

随着螺杆泵采油系统在油田中的广泛应用,抽油杆柱断脱、漏失、卡泵等故障不可避免地出现在螺杆泵油井运行过程中.因此有必要对螺杆泵井工况分析技术进行研究,以提高螺杆泵采油技术水平及经济效益.本文浅谈了当前螺杆泵油井的工况诊断方法,探讨了利用电参数对螺杆泵井进行工况诊断,并对螺杆泵井的常见故障进行了分析.     

河南油田油井远程在线计量实施效果分析

本文介绍了YD油井远程在线自动计量及分析优化系统的原理、功能,分析了河南油田应用该系统取得的效果,实践表明该系统产液量计量误差小于10%的油井占全部油井的95%以上,能有效地反映油井动态变化,从而可以取代油井传统的计量方式,简化计量流程,提高油井的自动化、智能化、集约化程度和油田数字化管理水平。     

螺杆泵井产液量远程计量方法研究及应用

针对大庆油田螺杆泵井远程计量中存在的问题,本文利用最小二乘法建立实测电参数与泵效之间的关系,通过阈值法诊断螺杆泵井工况,在工况诊断的基础上,进行产液量的计量.实践证明,该方法大大提高了远程自动计量和故障诊断的准确率.大庆油田的现场实验证明该方法能够满足油井远程诊断和计量的需要.     

电潜泵井变频控制优化设计方法的研究

本文将变频装置引入潜油电泵井,并建立一套电潜泵变频优化设计系统,它根据地层供液变化,调整泵的排量;提高电泵井系统工作效率及油田经济效益,为实现智能化抽油系统建立良好的基础。实践表明,该系统具有很好的应用前景。