人工神经网络法用于抽油机井故障诊断

曲文尧; 王春华

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人工神经网络具有较强的并行处理能力和学习能力,可提供抽油机故障诊断的全新理论和实现手法.油井故障诊断系统需要对数据进行采集,对信号进行分析计算,其涉及了图形分析、频谱技术、人工智能、模式识别计算机技术等多种技术学科,其中对示功图进行准确的识别是诊断的关键.采用人工神经网络对示功图自动识别、分类,完成抽油系统的自动化故障诊断,不但能对有杆抽油系统工况信息进行及时、准确的了解,还能降低机械采油成本,进一步提升工作效益,实现采油工作智能化、自动化、数字化的全新运作模式.

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来源
《油气田地面工程》 |2013年第8期|14-15|共2页
作者
曲文尧; 王春华;
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作者单位

山东商业职业技术学院;

山东商业职业技术学院;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
油田; 抽油机井; 人工神经网络; 故障诊断; 示功图;

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