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一种基于残差神经网络的抽油机井故障诊断方法及系统

基本信息

申请号 CN202110264318.0 申请日 -
公开（公告）号 CN112949196A 公开（公告）日 2021-06-11
申请公布号 CN112949196A 申请公布日 2021-06-11
分类号 G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 分类 计算；推算；计数;
发明人 檀朝东;陈培堯;冯钢;檀竹南 申请（专利权）人 北京雅丹石油技术开发有限公司
代理机构 合肥中博知信知识产权代理有限公司 代理人 张加宽
地址 102249 北京市昌平区府学路18号
法律状态 -

摘要

摘要 本发明涉及油气勘探与开发技术领域，特别涉及一种基于残差神经网络的抽油机井故障诊断方法及系统；所述的方法包括使用当前示功图实际载荷最值进行归一化，以及，对于当前的示功图数据集，使用聚类算法获得k个归一化尺度，进而获得k+1个归一化示功图；然后将示功图二值化，基于pytorch实现了k+1输入通道的18层残差卷积神经网络作为图像识别网络模型；本发明结合示功图多尺度归一化方法，构建了多通道的深度残差卷积神经网络的示功图分类模型，使用了BN、Relu等深度学习的神经网络训练技术，在多尺度归一化方法（k＝10）得到的数据集下训练、测试，该模型收敛鲁棒性好，测试准确率达到95.6％。