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应用MATLAB中的BP神经网络诊断抽油机井工况: D1 q3 M/ r: X: R N" Y, @- y8 Q
: A I9 ^$ n# n2 C. r/ M9 v【摘要】：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。
% E0 N$ q) {7 u' g% ]【作者单位】： 中国石油大学(北京);北京雅丹石油开发有限公司; - P, `% s* [ b4 I" w% U0 t$ v
【关键词】： 示功图 BP神经网络 故障诊断 有杆抽油系统
# X8 U! l) `" p$ g7 z# l& C5 `【分类号】：TE933.1 ! G1 ?% Q9 W7 X2 M
1概述3 b( v) S0 u( f' t4 s
有杆抽油系统计算机诊断技术的基本原理是把抽油杆看作井下动态信号的传导线,抽油泵作为发送器,泵的工作状况(柱塞上的载荷变化)以应力波的形式沿抽油杆柱传递到地面,被作为接收器的动力仪接收,得到抽油杆各截面示功图及泵功图,根据示功图的形状特征,选择和提取能够最有 H/ e/ v: p% N0 j
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发表于 2014-9-3 12:27:48
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