管内智能封堵器封堵速度神经网络PID控制方法研究

管内智能封堵器作为一种新型的管道维修手段,其封堵速度的控制至关重要。传统的PID控制器在面对管内复杂流畅环境的封堵速度平稳控制问题时,效果并不理想。为了改善传统PID的不足,同时满足控制速度的要求,复杂环境封堵速度控制器的设计尤为重要。提出了一种基于BP神经网络的PID参数控制封堵速度策略,利用神经网络的自学习和训练参数的能力,控制PID的3个参数,并用MATLAB-Simscape模块进行模拟。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID参数控制方法,可以使传统PID的3个控制参数随环境、时间的变化而不断更新,由此提高了控制的精度和安全性,从而改善了管内智能封堵器的运行性能。基于BP神经网络PID参数控制,其调整时间相比常规PID控制提前约1 s; 超调量约为10%,明显小于常规PID控制的30%; 误差稳定后维持在10%以下。     

基于模糊PID的长输管道调节阀压力控制系统研究与仿真

应用自动化技术能够有效减少因调度人员反应不及时、操作不准确等人为因素导致的管道运行风险。目前,我国长输管道系统只有部分调节阀应用了PID控制器进行自动控制但控制效果不佳。针对这一问题,分别从管道PID控制技术的应用、调节阀PID控制器的工作原理和调节阀PID控制器参数整定方法进行研究分析,在此基础上引入模糊PID控制器并尝试应用于长输管道调节阀进行压力调节,通过MATLAB软件Simulink环境下对模糊PID控制和常规PID控制效果进行模拟分析。结果表明：模糊PID控制对抑制长输管道系统压力波动更具优越性。由此提出将先进智能控制方法与PID控制技术相结合进行参数整定,特别是将智能PID调节技术应用于复杂山区液体管道的运行中,作为控制严重水击事故发生的辅助调节手段,可成为今后重要研究方向,为长输管道系统的运行控制提供参考和借鉴。     

基于Fuzzy-PID算法的分离器液位控制系统研究

四相分离器是联合站内油、水、气、砂分离的核心设备,其液位恒定控制采用传统的PID算法难于实现.本文介绍了一种基于Fuzzy-PID算法的联合站四相分离器液位控制方法,以及分离器油室和水室液位控制系统的工作原理.详述了基于Fuzzy-PID算法的控制原理,模糊PID控制器的设计步骤与方法.该算法具有模糊自适应整定功能,进一步提高了PID控制性能,因此在实际应用中取得了很好的效果.     

专家整定PID控制器在智能井控系统中的应用

智能井控系统是应用计算机对钻井井口回压进行监测和实时控制的机、电、液一体化系统。系统采用计算机电液比例闭环控制,针对系统增益随节流阀开度变化而在大范围内变化的特性,采用专家整定PID控制器,实现在线动态调整PID参数,使系统的控制性能稳定。结合石油天然气井控的相关要求进行PID参数整定和专家控制器设计。该系统在塔里木现场试验获得圆满成功,系统工作稳定、响应快、控制精度较高,具有广阔的应用前景。     

神经网络自适应PID控制器应用于螺杆泵井过程控制

针对地面驱动螺杆泵抽油杆断、脱频繁，单井提液调参常规控制方法难以有效地进行控制等问题，开发了基于神经网络自适应PID控制器的螺杆泵井自动控制系统，并给出了神经网络控制器的学习算法和控制系统的稳定性分析。仿真结果对该控制方案进行了验证，该自适应控制系统能准确、实时地监控螺杆泵井的生产工况参数，对螺杆泵井实施自动控制以及科学合理的调参，该技术的应用进一步提高了螺杆泵井的管理水平。     

PID自整定控制器的发展

本文将目前所出现的PID自整定控制器分成基于模型的PID自整定控制器和基于规则的PID自整定控制器两大类,并对各大类中常用的方法作了介绍,最后对PID自整定控制器以后的发展方向作了论述。     

油田注水井无线智能测控系统

针对油田注水井测控方式和设备存在的弊端,设计了一种基于GPRS的油田注水井智能测控系统。该系统是以单片机为核心,采用改进的PID算法,利用GPRS实现无线远程控制。介绍了系统的组成、各部分功能以及PID控制算法;分析了系统的工作过程和控制原理,给出了硬件框图及主流程图;考虑到油田注水单井点多面广,比较分散,远离油田电网等因素,该系统拟采用太阳能供电方式。实践证明,油田注水井智能测控系统是一种经济实用的先进测控系统。     

Baltur燃烧器电加热桶智能温控器的设计与研制

介绍了Bahur燃烧器加热桶智能温控器的设计与研制。根据Baltur燃烧器自身的特点和加热桶机械温度控制器在设计上存在的缺陷,通过对温度控制器和电气控制原理的分析,提出加热桶温控器的设计与研制方案,即设计与研制智能数字温控器,对电加热桶内油品进行数字温度调节和自动控制。     

天然气管道出口压力控制器设计与仿真

天然气管道出口压力控制属于典型非线性、时变不确定性、易受干扰的系统,常规PID控制就很难达到满意控制效果,因此需充分利用智能PID控制方法来提高供气压力稳定性。本文以输配站民用管线天然气出口压力控制为例,采用模糊参数自整定PID控制做为输配站天然气管道出口压力控制策略,建立天然气管道系统数学模型,进行天然气压力控制系统仿真,研究模糊参数自整定PID控制器在输配站天然气调压方面的应用,以解决供气稳定性的难题。     

基于粒子群算法的自动送钻控制器仿真优化

针对液压盘式刹车自动送钻系统控制过程中影响因素的多样性,控制参数存在时滞、时变、非线性等特点,根据液压盘式刹车自动送钻系统的工作原理,建立数学物理方程并确定目标函数,设计了粒子群算法优化模糊控制器,对 PID 参数进行了整定。为了研究电液伺服阀与液压缸对自动送钻系统液压环节的控制效果,设计了液压调节闭环控制系统,并利用 MATLAB/Simulink仿真软件进行了动态仿真优化。首先使用临界比例度法对PID参数进行了整定,在此基础上,使用模糊控制工具搭建模糊规则对传递函数进行仿真,最后在MATLAB界面,对传递函数进行基于粒子群算法迭代寻优,优化控制系统所需参数。优化结果表明,粒子群优化模糊自适应 PID 控制器与传统的 PID 控制器和模糊自适应 PID 控制器相比,系统的自适应能力显著增强,超调量明显降低,调整时间更短,可以满足自动送钻系统的设计要求,特别适合应用在一种新型的基于井底钻压的自动送钻系统中。     

旋转导向钻井工具智能PID控制

稳定平台是调制式全旋转导向钻井工具的关键,其驱动机构是一个强非线性、强扰动和参数变化大的时变系统,常规的PID控制难以获得满意的动态响应速度和稳定的静态性能。根据旋转导向钻井工具稳定平台的工作特点,结合智能控制,研究了一种基于间接专家系统的智能PID控制,详细分析了控制策略和参数调试准则,并进行了台架模拟试验测试。结果表明,智能PID控制可以较好地克服强扰动、强非线性和参数大范围变化等因素,获得稳定的控制性能。     

钻井风险控制系统的研究进展

为了控制钻井复杂与事故,国内外一直都致力于研究建立智能的钻井风险控制系统。通过调研分析NDS和eDrilling等国外成熟的钻井风险控制系统以及国内在钻井事故专家系统、利用智能方法识别钻井事故、远程钻井事故专家系统、借助综合录井仪进行钻井事故诊断等方面的成果,明确了我国自主开发钻井风险控制系统的必要性和紧迫性。进而提出并建立了国内钻井风险控制系统的整体架构方案,其应实现的功能包括系统整体架构、钻井实时数据库、实时数据采集、实时数据传输、实时数据可视化、钻井风险因素分析、井下风险诊断与预测。最后,介绍了所研发的钻井风险控制系统取得的阶段性成果,包括数据采集软件、数据传输与接收软件、钻井数据管理软件,基于模糊综合评价和BP神经网络两种智能方法的钻井复杂实时诊断与预测子系统。多次现场生产测试结果表明,该系统符合率和实用性均较高。     

Fuzzy logic control and soft sensing applications in food and beverage processes

Biotechnological processes – particularly fermentation processes - play a very important technological an economical role for the production steps in the food and beverage sector. In order to ensure constantly high product quality combined with efficient manufacturing, intelligent control systems and strategies are required. However, biosystems contain living organisms and therefore underlie particular process dynamics such as nonlinear and time-varying behavior. Furthermore, initial process conditions cannot be kept constant and therefore precise process reproducibility hardly can be achieved. On that account these multivariate systems put high requirements to the practical on-line observation, control, monitoring and prediction of significant process key parameters whose acquirement is of crucial importance for a comprehensive understanding and control of the process. During the last decades great efforts have been undertaken to cope with those challenges by means of intelligent soft computing and reveal great opportunities to integrate human expertise and learning procedures for improved process control strategies of biological systems. Particularly fuzzy logic based control systems show high potential to manage the complex production processes and to deal with fragmental process information. This review critically presents the chances as well as the limitations of fuzzy and hybrid expert system approaches in food and beverage process control from a theoretical and application based point of view.     

基于神经模糊系统的储层参数反演

神经模糊系统,即把神经网络与模糊逻辑结合起来,用神经网络来构造模糊系统,使建立的储层参数反演模型既能处理输入信息,又能嵌入专家的模糊性知识,提高了模型的抗干扰能力和预测精度,同时,也克服了人工神经网络技术的储层参数反演与预测在实际应用中暴露出的一些难点。通过基于神经模糊系统的网络结构、建模步骤及应用的研究,与常规多元线性回归分析、模糊系统建模相比较,获得了较高的储层参数反演预测精度。     

钻进参数实时监测与故障诊断技术

利用传感器采集的钻井数据,综合录井仪对钻井钻进过程进行实时监测与简单分析,对异常波动数据进行实时监测,异常数据超出限制范围时,通过报警装置发出报警。实践证明,综合录井仪具有对钻井事故的预测作用,综合录井仪通过详细监测各种钻井数据在一定程度上减少或避免了事故的发生。具有信息模式识别能力和自学习能力的人工神经网络把取自多传感器的信号作为输入信号,经过理论分析、事故记录、模拟实验和学习训练处理后,用较少的时间做出决策,保证实时诊断事故,及时排除故障并给出故障发展趋势及处理决策,实现了对钻井故障的实时诊断,综合录井仪和钻井神经网络故障智能诊断系统的结合保证了钻井工程的安全。监测、诊断、调节控制功能的集成是实现全自动化钻井的发展方向。     

计算机控制在井控系统中的应用

智能井控系统是应用计算机对钻井井口回压进行监测和实时控制并采用计算机电液比例控制的系统。通过研究，建立了电液比例控制系统的数学模型，采用PID控制和专家控制的方法，结合石油天然气井控的相关知识，实现对井控节流系统的计算机自动控制。在塔里木油田现场试验表明，系统工作稳定、响应快、控制精度较高，具有广阔的应用前景。     

油水井智能堵水调剖技术现状及发展趋势

基于大数据和人工智能等前沿技术的智能堵水调剖技术,有望实现堵水调剖过程的智能闭环控制,从而大幅提高油气井产量和采收率,近年来已成为国内外研究热点。详细介绍了国内外智能堵水调剖关键技术的发展现状,包括智能油藏、智能决策、智能找水、智能调堵、智能施工、智能监测、智能测试、智能评价等技术,指出我国目前智能调剖堵水技术迫切需要进行顶层设计,制定发展规划和技术思路,开展关键基础理论与关键技术研究,搭建产学研用合作平台,实现智能堵水调剖技术突破。     

The Application of Committee Machine With Intelligent Systems to the Prediction of Permeability From Petrographic Image Analysis and Well Logs Data: A Case Study From the South Pars Gas Field,South Iran

Abstract

Permeability is the ability of porous rock to transmit fluids. An accurate knowledge of reservoir permeability is necessary for reservoir management and development. This study presents an improved model based on the integration of petrographic data, conventional logs, and intelligent systems to predict permeability. Petrographic image analysis was employed to measure the optical porosity, pore types, pore morphologies, mineralogy, amount of cement, and type of texture. Available conventional log measurements include bulk density, neutron porosity, and natural gamma ray. The permeability was first predicted using the individual intelligent systems including a neural network (NN), a fuzzy logic (FL), and a neuro-fuzzy (NF) model. Afterwards, two types of committee machine with intelligent systems (CMIS) were used to combine the permeability values calculated from the individual intelligent systems: simple averaging and weighted averaging. In the weighted averaging, a genetic algorithm model was employed to obtain the optimal contribution of each expert. The results show that both of the CMIS performed better than NN, FL, and NF models acting alone.     

油田注水机组状态在线监测及预测系统的研制

阐述了油田注水机组状态在线监测及预测系统的工作原理与核心结构。介绍了该系统的软件设计。系统采用基于神经网络的专家系统进行趋势预测分析及人工智能预知维护系统进行判别决策的方法 ,实现了对注水机组状态的自动在线判断和故障预报。该系统在油田现场工业实践验证和应用表明 ,既避免了机组恶性事故的发生 ,又有利于改变传统的定期维护方式 ,延长了机组的平均工作周期。     

实时智能系统在石油化工领域的应用

石化企业技术应用及管理的目标在于改善工厂的安全性和优化生产过程,从而获得更大的经济效益。实时智能系统集成了在线神经网络、模糊逻辑、专家系统等人工智能技术,是帮助企业实现这一目标的最佳手段之一。讨论了该系统在世界著名石油化工企业的应用实例、形式及成果。