【摘 要】
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有杆抽油机是原油开采的重要设备,在油田开发过程中应用广泛。抽油机发生故障时,不仅会影响油田的产量和经济效益,严重时还会造成安全事故,因此对抽油机进行故障诊断具有重要意义。当前主流的故障诊断方法依赖工程技术人员凭借经验识别抽油机示功图,工作量大且效率低,不能满足现代化油田的生产需求。因此研究先进的故障诊断算法、开发智能化抽油机故障诊断平台,对抽油机运行状态进行实时监测,具有非常重要的工程应用价值和理
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有杆抽油机是原油开采的重要设备,在油田开发过程中应用广泛。抽油机发生故障时,不仅会影响油田的产量和经济效益,严重时还会造成安全事故,因此对抽油机进行故障诊断具有重要意义。当前主流的故障诊断方法依赖工程技术人员凭借经验识别抽油机示功图,工作量大且效率低,不能满足现代化油田的生产需求。因此研究先进的故障诊断算法、开发智能化抽油机故障诊断平台,对抽油机运行状态进行实时监测,具有非常重要的工程应用价值和理论研究意义。随着人工智能技术的发展,基于深度学习的智能诊断技术不断应用于抽油机故障诊断领域。通常传统的深度学习模型网络结构复杂、参数较多,需要大量的标签数据进行训练,而抽油机故障数据的获取以及标注会耗费大量的人力和时间,制约了模型的训练优化。另外,深度学习模型的泛化能力较弱,训练数据与实际数据之间的差异,也会导致模型的识别准确率下降。为此,本文采用生成对抗网络对抽油机故障数据进行扩增,通过迁移学习提升Alexnet分类模型的泛化能力,具体研究内容如下:(1)针对条件深度卷积生成对抗网络(CDCGAN)在生成抽油机故障数据过程中,图像质量差、模型易崩溃的问题,提出一种基于自注意力机制的CDCGAN网络模型。首先,在CDCGAN的基础上引入了自注意力机制,使得网络在特征提取过程中能够更加关注重要特征的学习,降低了无关信息的影响;然后,采用正则化技术,在损失函数中考虑生成图像的概率分布,防止了模式崩溃的发生。实验结果表明,基于自注意力机制的CDCGAN模型能够生成高质量的示功图样本;通过使用生成数据对小样本数据集进行扩增,有效提升了Alexnet分类网络对抽油机故障的识别精度。(2)针对Alexnet网络模型泛化能力弱,训练好的模型在实际工程应用中效果差的问题,提出了一种基于预训练网络的迁移学习方法,用于抽油机故障诊断中。首先,使用大量的多类型源域样本训练Alexnet网络模型,实现网络参数的初步优化;然后,固定Alexnet网络模型的特征提取模块参数,采用抽油机数据对模型的分类模块进行训练。实验结果表明,经过迁移训练后的Alexnet模型不仅保持了对源域样本的识别能力,而且对于实际应用中的抽油机故障也能精确识别,增强了对抽油机故障样本的适应性,同时提升了模型的识别性能。(3)在上述研究内容的基础上,结合油田的实际需求,研发抽油机故障诊断系统。本系统实现了数据分析、用户管理、实时参数展示、故障诊断和历史数据查询等功能。经过系统测试证明,该系统可以高效准确的诊断抽油机故障,并给出故障类型以及应对措施,系统运行过程稳定,达到了预期效果。
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