基于支持向量機的有桿抽油系統(tǒng)工況監(jiān)測與診斷研究.pdf

1、在當前世界石油生產(chǎn)中，特別是在油田開發(fā)的中后期，有桿泵采油方式占有很大比例。及時了解和掌握采油系統(tǒng)的工況，實現(xiàn)有桿抽油系統(tǒng)的自動化監(jiān)控和科學管理，對提高油田采油效率和經(jīng)濟效益具有重要意義。本文采用支持向量機技術(shù)，利用其對小樣本事件的高度識別能力實現(xiàn)了有桿抽油系統(tǒng)的故障診斷研究。
　?。?）以有桿抽油井的故障診斷系統(tǒng)為研究對象，深入分析有桿抽油系統(tǒng)的工作原理以及示功圖像的形成原理，對故障示功圖的圖形特點和形成原因做了重點討論。

2、>　?。?）針對示功圖的特點，對其進行預處理和歸一化之后，采用兩種算法提取特征向量，即基于不變矩的特征向量和基于小波包能量熵的特征向量，將提取出來的特征向量分別作為有桿抽油系統(tǒng)故障診斷的依據(jù)。
　?。?）深入討論統(tǒng)計學習理論與支持向量機，包括VC維，推廣性的界和結(jié)構(gòu)風險最小化原則等重要理論；同時研究了線性和非線性支持向量機以及用于分類的支持向量機中比較常用的算法。
　　（4）在上述基礎(chǔ)之上研究了基于支持向量機的示功圖分類識別