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应用MATLAB中的BP神经网络诊断抽油机井工况
被引量：
2
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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。
作者
沐峻丞
檀朝东
孟祥芹
曾霞光
机构地区
中国石油大学(北京)
北京雅丹石油开发有限公司
出处
《中国石油和化工》
2010年第4期69-71,共3页
China Petroleum and Chemical Industry
关键词
示功图
BP神经网络
故障诊断
有杆抽油系统
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
引文网络
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徐芃,徐士进,尹宏伟.
有杆抽油系统故障诊断的人工神经网络方法[J]
.石油学报,2006,27(2):107-110.
被引量：33
2
韩国庆,吴晓东,张庆生,毛凤英.
示功图识别技术在有杆泵工况诊断中的应用[J]
.石油钻采工艺,2003,25(5):70-74.
被引量：45
3
张琪主编..采油工程原理与设计[M].东营:石油大学出版社,2003:463.
二级参考文献
12
1
李虎君,王金良.
识别抽油机井示功图的人工神经网络[J]
.世界石油工业,1994,1(8):38-44.
被引量：5
2
潘志坚,葛家理.
自适应神经网络示功图识别[J]
.石油学报,1996,17(3):104-109.
被引量：13
3
阿里也夫 TM 等.抽油井自动控制和诊断[M].北京:石油工业出版社,1993-11..
被引量：1
4
韩国庆.[D].石油大学,1999-02.
被引量：1
5
张琪 吴晓东.抽油井计算机诊断技术及其应用[J].华东石油学院学报,1984,(2).
被引量：11
6
Mohaghegh S.Neural network:What it can do for petroleum engineers[J].Journal of Petroleum Technology,1995,47(1):42.
被引量：1
7
Shahab M.Virtual-intelligence applications in petroleum engineering:Part 1-Neural networks[J].Journal of Petroleum Technology,2000,52(9):64-73.
被引量：1
8
Serkan Y,Cem D,Serhat A.Application of artificial neural networks to optimum bit selection[J].Computers & Geosciences,2002,28(2):261-269.
被引量：1
9
Martin T H,Howard B D,Mark B.Neural network design[M].Boston:PWS Publishing Company,1996:14-35.
被引量：1
10
杜保东,李明山.
人工神经网络识别抽油机井示功图的研究[J]
.油气井测试,1998,7(1):27-29.
被引量：10
共引文献
70
1
曾婧,李训铭.
基于神经网络的油田故障诊断优化[J]
.控制工程,2009,16(S3):111-113.
被引量：8
2
何岩峰,吴晓东,韩国庆,肖伟,李伟超,于晓玲.
示功图频谱分析新方法[J]
.石油学报,2008,29(4):619-624.
被引量：25
3
吴飞鹏,陈德春,蒲春生,孟红霞.
抽油机井示功图量化分析与应用[J]
.广西大学学报（自然科学版）,2008,33(2):173-175.
被引量：6
4
刘磊明,张发强,闫成玉,殷进垠,黄学斌.
有杆抽油系统通用数学模型研究[J]
.石油学报,2008,29(5):769-772.
被引量：4
5
赵海涛,史明义,檀朝东,关成尧,吕锐.
抽油机井综合利用多元数据进行工况诊断的研究[J]
.中国石油和化工,2009(3):48-50.
被引量：2
6
裴峻峰,张嗣伟,齐明侠,万广伟.
钻井泵液力端故障诊断新方法[J]
.石油学报,2009,30(4):617-620.
被引量：10
7
赵新智,李永明,佘小兵,李文学.
利用示功图叠加分析预警法预防油井蜡卡[J]
.油气田地面工程,2009,28(7):36-37.
被引量：10
8
周自阳,姜凤廷,孟祥芹,张雪松.
利用人工神经网络方法诊断抽油机井工况[J]
.中国石油和化工,2009(8):50-52.
被引量：1
9
闫方平,任韶然.
江苏油田W2断块防垢防腐复合技术的应用[J]
.油气储运,2009,28(10):59-63.
被引量：1
10
李敬元,陈国春,李子丰,李慧云.
滤波技术在有杆泵抽油系统诊断中的应用[J]
.石油学报,2010,31(1):144-147.
被引量：6
同被引文献
8
1
余国安,邬亦炯,王国源.
有杆泵抽油井的三维振动[J]
.石油学报,1989,10(2):76-83.
被引量：27
2
潘志坚,葛家理,张琪.
抽油井示功图神经网络识别模型[J]
.石油大学学报（自然科学版）,1996,20(2):40-43.
被引量：4
3
徐芃,徐士进,尹宏伟.
有杆抽油系统故障诊断的人工神经网络方法[J]
.石油学报,2006,27(2):107-110.
被引量：33
4
吴伟,何焱,陈国定.
基于MATLAB的神经网络有杆抽油系统故障诊断[J]
.石油矿场机械,2006,35(4):12-15.
被引量：2
5
吴伟,陈国定,何焱.
基于人工神经网络和灰度矩阵的泵功图诊断[J]
.西安石油大学学报（自然科学版）,2007,22(3):119-121.
被引量：18
6
Gibbs.S.G and Nolen K.B.Wellsite Diagnosis of Problem Using Mini-computing Units.pet J.tech.Nov.1973.
被引量：1
7
Derek H.J,Jennings J.W,Morgan SM. Sucker Rod Pumping Unit Diagnostics Using An Expert Svstem.SPE17318,1988.
被引量：1
8
爨莹.基于灰色理论的抽油井泵功图诊断技术研究[J].微电子与计算机,2005,22(3):77-80.
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引证文献
2
1
肖维民,胡锦.
基于神经网络的示功图诊断研究[J]
.工业控制计算机,2012,25(8):68-69.
被引量：2
2
李训铭,周志权.
基于BP神经网络和灰色理论的示功图故障诊断[J]
.电子设计工程,2012,20(17):23-25.
被引量：11
二级引证文献
12
1
杜双育,袁红波,王先培.
基于BP神经网络和气象统计的绝缘子污闪预警研究[J]
.陕西电力,2012,40(11):8-11.
被引量：9
2
王兵,许少华,孟耀华.
基于半监督竞争学习过程神经网络的抽油机故障诊断[J]
.信息与控制,2014,43(2):235-240.
被引量：12
3
魏军.
基于支持向量机的抽油机井故障诊断模型研究[J]
.计算机与数字工程,2014,42(11):2094-2098.
被引量：4
4
陈飞,王海文,周桂凤,孙名妤.
基于灰色关联分析的油井生产实时监测方法[J]
.内江科技,2017,38(9):32-34.
5
唐友福,王磊,刘树林.
基于示功图几何性质与神经网络的往复压缩机气阀故障诊断[J]
.压缩机技术,2018(1):7-12.
被引量：6
6
刘宝军.
基于CNN卷积神经网络的示功图诊断技术[J]
.西安石油大学学报（自然科学版）,2018,33(5):70-75.
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7
吴一凡,冉晓旻.
CNN神经网络在航迹预测中的应用[J]
.电子设计工程,2019,27(12):13-20.
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8
侯延彬,陈炳均,高宪文.
基于GM-ELM的有杆泵抽油井故障诊断[J]
.东北大学学报（自然科学版）,2019,40(12):1673-1678.
被引量：17
9
范喜群,孟红霞,周瑞琦,马海,张凯瑞.
基于功率-位移图的调径变矩抽油机井工况诊断新模型[J]
.复杂油气藏,2020,13(4):74-80.
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10
王通,罗真伟.
基于SMOTE-DA-RF算法的有杆抽油系统井下工况识别[J]
.沈阳工业大学学报,2022,44(1):84-89.
被引量：1
1
刘晓成.
自动化技术在采油中的应用[J]
.河南科技,2013,32(3X):82-82.
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杜雅丽,李娜,曹建英.
采油生产作业区绩效考核系统的设计研究[J]
.电脑知识与技术,2014(3):1416-1417.
3
李晓玲.
采油生产统计及统计表的应用方法[J]
.中国科技博览,2012(6):164-164.
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吴锋,侯平智.
Flash技术在采油仿真培训系统中的应用[J]
.石油化工自动化,2009,45(1):46-49.
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.石油化工自动化,2015,51(6):59-61.
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朱斌.
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BP神经网络在油井示功图识别中的应用[J]
.山东工业技术,2014(14):80-80.
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.石油化工自动化,2015,51(2):38-40.
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罗云林,侯学晖.
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.辽宁工程技术大学学报（自然科学版）,2007,26(5):716-718.
中国石油和化工
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