【摘 要】
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针对电潜螺杆泵生产系统实时诊断难的问题,提出了一种基于BP神经网络的工况诊断方法,根据实时采集的各项参数,快速进行诊断,辅助管理者决策.以工区内对应各种工况的生产数据
【机 构】
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中国石油大学(北京),北京,102249西安中控天地科技开发有限公司,陕西西安,710016;大港油田采油工艺研究院,河北沧州,061035;新疆油田公司采油一厂,新疆克拉玛依,834000;中国石油
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针对电潜螺杆泵生产系统实时诊断难的问题,提出了一种基于BP神经网络的工况诊断方法,根据实时采集的各项参数,快速进行诊断,辅助管理者决策.以工区内对应各种工况的生产数据建立训练集,选取三相平均电流、泵吸入口压力、油压、产量进行特征提取以及标准化处理,作为神经网络的输入,以7种典型的工况类型作为输出,建立用于工况分类的BP神经网络模型.传统的诊断方法,存在诊断标准难确定、诊断元素单一、需要人工操作等问题,通过BP神经网络方法可以综合多项参数并降低诊断过程的主观性从而提高诊断效率.根据XX油田现场生产数据表明,该方法能够实时、快速的实现电潜螺杆泵工况诊断,能够有效的在工况变的更坏之前给出提示,避免故障事故的发生,有效延长检泵周期.
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