【摘 要】
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电泵井的运行电流数据是判断电泵井故障原因的主要依据.以往电泵井故障诊断主要依据技术人员依据描绘的电流卡片形态进行诊断,诊断结果的可靠性一方面依据技术人员工作经验的
【机 构】
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中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司,天津,300452西安中控天地科技开发有限公司,陕西西安,710016;北京雅丹石油技术开发有限公司,北京,102200;
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电泵井的运行电流数据是判断电泵井故障原因的主要依据.以往电泵井故障诊断主要依据技术人员依据描绘的电流卡片形态进行诊断,诊断结果的可靠性一方面依据技术人员工作经验的积累,另一方面难以实现大批量快速电泵井诊断.现海上油田可采集与传输电泵井的实时电流数据,大量实时电流数据可为电泵井故障诊断提供数据支持.本文提出基于卷积神经网络识别的电泵井实时电流故障诊断:首先根据对电泵井典型工况下的电流曲线进行分析,将预处理过后的现场实测电流样本作为源数据,人工模拟出10种不同工况电流特征样本并建立样本库,结合卷积神经网络技术,建立电泵井工况诊断模型并开发计算程序,实现对电泵井工况的智能诊断.根据实例分析证明该方法可快速、高效、批量用于全油田的电泵井故障诊断,为油井工况分析和生产优化提供有效的技术手段.
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