【摘 要】
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受不确定性因素影响,油田机采过程中工况波动性较大,采用传统的统一工况模型难以准确描述其生产参数、环境变量与系统性能之间的关系。针对此问题,提出一种基于多工况PSO-ELM
【机 构】
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中国石油大港油田公司第一采油厂,重庆科技学院电气工程学院,四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室,重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“采油系统故障诊断的增广数据深度特征域适应方法研究”(61903054)
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受不确定性因素影响,油田机采过程中工况波动性较大,采用传统的统一工况模型难以准确描述其生产参数、环境变量与系统性能之间的关系。针对此问题,提出一种基于多工况PSO-ELM的油田机采系统建模方法。首先,采用k均值聚类法将示功图划分为若干典型工况;然后,采用主成分分析法对若干典型工况进行数据降维处理;最后,通过粒子群优化极限学习机建立对应工况高精度模型。油田应用实践结果表明,工况细分模型可真实地反映各工况特性,且具有较高的精度和较强的稳定性,比ELM模型更具泛化能力。
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