基于深度学习的螺杆泵井工况智能诊断方法
基本信息
| 申请号 | CN202110010119.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114718861A | 公开（公告）日 | 2022-07-08 |
| 申请公布号 | CN114718861A | 申请公布日 | 2022-07-08 |
| 分类号 | F04C14/28（2006.01）I;E21B47/008（2012.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 液体变容式机械；液体泵或弹性流体泵; |
| 发明人 | 王振;王云川;赵金刚;赵兴国;何东伟;张萍;边莉;彭伟;孔磊;张学伟 | 申请（专利权）人 | 胜利油田鲁明油气勘探开发有限公司 |
| 代理机构 | 济南日新专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 257000山东省东营市东营区济南路125号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供一种基于深度学习的螺杆泵井工况智能诊断方法，包括：步骤1，从油田开发数据库获取螺杆泵的运行参数；步骤2，根据步骤1，确定电流为螺杆泵井工况的特征参数，归纳出常见的螺杆泵工况以及各个工况下的电流变化特征；步骤3，建立螺杆泵井工况诊断的样本库；步骤4，搭建深度学习网络模型，并对网络模型进行训练；步骤5，将新的电流卡片样本输入已经训练好的深度学习网络模型，智能输出电流卡片样本所对应的工况编号，从而实现了工况的智能诊断。该基于深度学习的螺杆泵井工况智能诊断方法实现了螺杆泵井工况的智能、准确、快速识别，可以帮助工作人员快速获悉螺杆泵运行状态并及时处理故障，提高生产时率，保障油井生产运行。 |
