基于細胞神經(jīng)網(wǎng)絡的抽油機井示功圖工況識別理論研究.pdf

1、在抽油機井生產(chǎn)過程中,及時掌握抽油機井工況,實現(xiàn)抽油機井的實時監(jiān)測和科學管理,一直是抽油機采油系統(tǒng)需要解決的重要課題。隨著采油技術自動化的發(fā)展,我國大多數(shù)油田已經(jīng)在部分油井上實施了抽油機井遠程監(jiān)測技術,可以實時獲得大量的油井生產(chǎn)數(shù)據(jù)。論文借助細胞神經(jīng)網(wǎng)絡這種人工智能技術,在傳統(tǒng)工況診斷理論的基礎,探索對示功圖識別的新方法。論文分析了細胞神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡穩(wěn)定性、繁殖模板設計方法以及細胞神經(jīng)網(wǎng)絡的計算機模擬,研究將在數(shù)字圖像處理識別

2、領域具備獨特優(yōu)勢的細胞神經(jīng)網(wǎng)絡應用于抽油機井示功圖識別的方法。根據(jù)細胞神經(jīng)網(wǎng)絡技術的特點和示功圖原理,利用細胞神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)了對示功圖的凸點提取,區(qū)域填充,連通分量探測和示功圖差異比較的功能。通過對漏失、氣體影響等多種典型工況示功圖形狀特征的分析,建立了十種典型示功圖點陣模型。對現(xiàn)場實時記錄的示功圖進行預處理,利用細胞神經(jīng)網(wǎng)絡提取示功圖的水平方向、豎直方向以及對角線方向的連通分量數(shù)并分析,建立了一種通過分析示功圖像素間基本關系判斷油井工作