基于神經(jīng)網(wǎng)絡的抽油井故障診斷系統(tǒng).pdf

1、在油井開采中，對抽油井井下故障進行預測和診斷，及時了解和掌握采油系統(tǒng)的工況，實現(xiàn)采油系統(tǒng)的自動化監(jiān)控和科學管理，是當前石油行業(yè)迫切需要解決的問題。本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡技術，利用其高度的識別能力，以井下有桿泵抽油井的故障診斷為例，設計并實現(xiàn)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的抽油井故障診斷系統(tǒng)，本文的主要工作如下： (1)論述了抽油井的工作原理，并對抽油井的主要故障及原因作了闡述。由于泵示功圖包含了抽油井故障的豐富信息，因此著重研究了泵示功圖的概念和表示

2、抽油井故障的原理和類別，并提取其幾何參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入信號； (2)對神經(jīng)網(wǎng)絡技術進行了總結，闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡技術在故障診斷問題中的研究現(xiàn)狀，重點分析了神經(jīng)網(wǎng)絡中應用最為廣泛的BP網(wǎng)絡，并結合抽油井井下故障診斷的特殊需求，提出了附加動量和自適應學習率的算法改進策略； (3)將改進后的BP算法用于抽油井故障診斷中，采用MATLAB實現(xiàn)了一個基于神經(jīng)網(wǎng)絡的抽油井故障診斷原型系統(tǒng)，并給出了原型系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)過程。