抽油机故障诊断的人工神经网络方法研究

人工神经网络模型是用大量简单的处理单元广泛连接而成的一个非线性动力学网络系统。它以高度的并行分布式处理、联想记忆、自组织及自学习能力和极强的非线形映射能力，为现代故障诊断技术的智能化发展提供了一个全新的方法。介绍了人工神经网络的基本性能和BP网络模型及算法，在此基础上将神经网络和模式识别相结合研究了通过识别抽油机示功图诊断抽油机故障的方法。     

基于Stacking模型融合的抽油机故障诊断算法

抽油机故障诊断过去基本采用单分类器识别的方法。针对单分类器识别的局限性和抽油机故障诊断的复杂性，提出了一种基于Stacking的多模型融合的抽油机故障诊断算法。首先，对8种不同的抽油机故障图像进行数据清洗，得到二值化图像；然后分别使用AlexNet、VGG16、GoogLeNet、ResNet50作为基学习器，对采集的抽油机故障图像进行分类识别；最后，采用基于Stacking的集成学习方法，将各基学习器的预测结果融合重构后，作为次级元分类器XGBoost的输入，其输出即为最终识别结果。实验结果表明，使用该方法对8种最常见的抽油机故障图像进行实验，平均识别率高达98.16%，基于Stacking的多模型融合的抽油机故障诊断算法显著优于由单一特征组合构建的同类分类器算法，并且具备较好的泛化能力与鲁棒性。     

游梁式抽油机的故障树分析

在给出游梁式抽油机故障定义及故障判据的基础上，建立了以不能正常工作为顶事件的故障树，并利用现场收集到的数据对故障树进行了定性、定量及误差传播分析。首次确定了国产抽油机的可靠性指标，并为提高抽油机的可靠性提出了改进意见。     

非注水井抽油机节能器的研究

抽油机节能器将抽油机连续抽取方式变成智能化间隙抽取方式，它可自动感知井下液面变化的情况，应用智能化手段，令抽油机的工作能力与油井负荷建立起优化的匹配关系，当抽油机工作在空捞或半状态时自动停止工作，根据建立的控制模型，判断井内流体的蓄积量能满足连续满抽的条件时，抽油机会再次启动，根据功率，功率因数变化曲线，确定抽油机间歇抽取停机时间和停机时刻，在不影响产量的前提下，可减少机件磨员，降低设备费用，减少故障时间，并可大幅度地节约电能。     

有杆泵抽油井故障诊断智能系统进展

专家系统和人工神经网络是人工智能的两个方面。本文综述了国内外有杆泵抽油井故障诊断的专家系统及诊断技术，还介绍了人工神经网络在示功图识别以及判断有杆泵抽油井故障中的应用。由于人工神经网络具有较强的模式识别能力，判断成功率较高，今后其应用将会越来越多。     

常规游梁式抽油机故障模式分析

常规游梁式抽油机故障模式分析赵究理，庞井林（大庆石油管理局机械动力处）（大庆石油管理局采油一厂）大庆石油管理局已拥有常规游梁式抽油机（以下简称抽油机）一万四千余台，并以每年５％的增量递增。随着抽油机使用时间的增长及使用数量的增加，如何提高抽油机寿命周...     

ZNC30-I型游梁抽油机控制器应用中的故障分析

ZNC30-I型游梁抽油机控制器在现场应用中经常出现的主要故障是抽油机中途停转、控制器无法启动抽油机、控制器无法调节抽油机冲次和上下冲程速比.这些故障主要是由于参数设定不正确、传感器位置不当、环境因素影响、电子元件质量等原因引起的.通过对主要故障原因的详细分析研究,提出了一整套相应对策,对游梁抽油机控制器和变频调速技术的应用有积极的意义.     

抽油机高压断相有克星

本报讯（记者王岩通讯员李晓艳）日前，记者在辽河油田了解到，CB－I型抽油机的变压器高压断相有了较好的解决办法。这一现象的克星便是CB—I型抽油机多功能保护器。风雨等易使变压器高压断相、抽油机电机受损，尤其在未及时发现的情况下，断相时间长易导致电机烧毁，每台抽油机损失万元以上。使用CB－I型抽油机多功能保护器，变压器高压断相时，它可发挥故障监测、保护与信号指示功能。发生故障后，1．5秒钟自动停机并发出指示信号，使电机处于停机状态。该保护器是辽河兴隆台采油厂张相文、李永力共同研制的，在冷家油田实践一年，有…     

抽油田机智能节能装置在火烧山油田的应用

目前我国油田油井大多为抽油井，有杆抽油是我国原油开采的主要方式，抽油机是井口现场的主要设备。抽油井的产油状态和抽油机的工作状态会发生变化，可能会发生空抽、半抽等浪费能源的情况，还可能发生油管堵塞、渗漏、光杆卡杆、断杆等故障。通过对油井现场参数的采集、处理。可以判断抽油机的工作状态，以便控制调整抽油机的工作参数，使抽油机工作在最佳状态。达到提高原油产量、减少能源损耗的目的。     

抽油机故障无线报警系统

抽油机故障无线报警系统（ＣＧＷＢ－１型）是针对抽油机并发生停电、缺相停机，机械故障停机，以及进行远程实时监测和及时处理故障而研制的。该系统由报警发送器、接收机两大部分组成，并与计算机连用，可实现以下功能：①停电显示；②缺相显示；③过载、欠载显示；④巡回检查记录；⑤防盗报警显示；③机械故障停机显示等。该装置由北京四正测控技术有限责任公司生产，在大庆采油一厂２口井上安装，现场使用情况良好，可有效控制抽油机井盗油所带来的损失，具有较好的应用前景。抽油机故障无线报警系统@佘庆东     

一个用地震资料预测油气的新型专家系统

扼要介绍一个用地震资料预测油气的新型专家系统。该专家系统是以人工智能理论为基础,以神经网络技术为手段．以油气预测为目的而开发设计出的,由专家系统知识模型、专家系统结构、专家系统学习规则、油气预测等几个部分组成。通过一个具体实例检验了本专家系统的应用效果。     

卷积神经网络在岩性识别中的应用

深度学习是人工智能中的一个重要部分,卷积神经网络作为深度学习一个分支,用多层非线性计算单元可以表达高度非线性和高变度函数。提出将卷积神经网络应用于判别储层岩性的方法,构建了一个双层的卷积神经网络模型,样本回判准确率为99%。通过把卷积神经网络方法与岩石物理相方法和支持向量机方法进行对比,分析卷积神经网络方法准确率高、速度快,岩性预测具有实时性。由此证明卷积神经网络在储层岩性识别中的适用性,且准确率较高。     

钻井工程人工智能十年谈

回顾了十年来钻井工程人工智能的发展历程,并展望了未来十年的发展前景。针对计算机网络化的必然趋势,以石油钻井故障诊断与事故处理多ＡＧＥＮＴ协同工作系统为例,描述了分布式人工智能的设计思想和典型设计方案。     

三维油气成藏动力学建模与软件开发

根据系统工程学的理论与方法,油气成藏动力学模拟的系统工程模型构建思路可概括为:将动力学模拟与非动力学模拟结合起来,用非动力学模拟再造油气生排运聚散过程的物质空间;将常规动力学模拟与系统动力学模拟结合起来,用系统动力学模拟描述系统整体的非线性过程;将数值模拟与人工智能模拟结合起来,用人工智能模拟解决油气运聚等局部过程的非线性问题。需要解决的关键技术包括:三维数字地质体的空间插值与矢量剪切技术,盆地构造史、沉降史的三维回剥与平衡技术,盆地构造应力场的动态模拟技术,多热源多阶段叠加变质作用模拟技术,真三维的常规油气生成、排放动力学模拟技术,油气运移和聚集的人工智能模拟技术,油气成藏的系统动力学模拟技术,以及系统动态连接与集成化技术。作者探讨这些理论难题并取得关键技术上的一系列突破,初步建立了一个三维油气成藏动力学模拟评价系统,并成功地用于实践中去。      

人工智能技术在试井解释中的应用及进展

自从计算机技术被引入到试井解释工作中,试井解释一直是自动化处理和手工处理相结合的一项工作。人工智能技术能够提高试井解释工作的效率和准确度。目前在试井解释中广泛使用的人工智能技术属人工神经网络和遗传算法技术。讨论了这些技术在试井解释中的应用及进展。     

神经网络算法在地球物理反演中的应用

在人工智能研究中导出的神经网络算法不仅可以应用于地球物理信号处理，而且还可以用于地球物理反演，本文讨论了神经网络的设计步骤，反传神经网络训练的基本算法，以及神经网络算法在地球物理反演中三方面的应用前景。     

关于人工智能方法用于钻井机械钻速预测的探讨

人工智能方法被广泛地用于预测钻井过程中的机械钻速,虽预测精度都能超过80%,但以前的算法大多仅选取一口井或一个开次的数据进行预测和检验,缺乏对邻井或整个区块推广和预测的研究,泛化能力有待检验。针对上述问题,讨论了相关性分析在机械钻速预测中对钻井参数选取的影响以及训练数据选取对人工智能模型泛用能力问题。引入地层参数、钻头参数及钻井参数作为输入参数,选取四川盆地某区块的实际钻井数据进行训练,评价了随机森林、支持向量机、梯度提升树、人工神经网络4种人工智能算法对整个区块机械钻速预测的精度。结果显示,随机森林算法对区块内各单井数据的预测精度能达到90%,对整个区块数据预测的准确度能达到88%,且使用区块数据训练的随机森林模型具有较好的泛化能力,认为该方法能够推广至整个区块,有利于指导该区块的钻井工程技术优化。     

基于人工智能的自动送钻监控技术

人工智能及其应用已具有潜在的经济价值,将其应用于自动送钻过程的监控中,不失为一种新的途径。提出了把专家系统(ES)和神经网络(ANN)结合起来用于石油钻井自动送钻监控的新方法。这种方法采用预处理结合法,使钻进过程中的特征信号首先被送到BP神经网络进行处理,BP网络的输出值作为专家系统的输入,最后由专家系统通过产生式规则作出监控的结论。以卡钻事故为例的研究结果表明,对专家系统而言,知识的获取可以通过神经网络进行学习得到;对于神经网络纯粹的数值活动,通过专家系统再处理变得更加明确。这种方法可以用于自动送钻过程的在线实时监控,也可用于离线的事故分析与诊断。     

人工智能钻井实时专家控制系统研究

随着石油工业的发展和科学技术的进步,钻井技术将进入人工智能钻井的新阶段。文中介绍了人工智能及其两个重要分支──专家系统、智能控制在钻井工程中的应用,给出了人工智能钻井的概念和内容。结合石油钻井工程的实际情况,提出了一种新型“实时专家智能控制系统”(RTEICS-Real Time Expert Intelligence ControlSystem),它综合了传统专家系统及智能控制的优点于一身,构成了一个完整的人工智能钻井系统。讨论了RTE-ICS的原理和构成,专家系统和控制系统的接口方式,以及需要解决的实时性、稳定性、可靠性、自学习性等问题。并展望了21世纪人工智能钻井的美好前景。     

冷弯焊管成型轧辊虚拟制造系统的研究

通过对冷弯型钢和焊管轧辊的虚拟制造方法进行分析,构建了以人工智能技术为基础的轧辊虚拟制造系统。该轧辊虚拟系统主要包括3大模块:数据采集模块、三维虚拟模块以及专家系统模块,能够根据设计参数对轧辊进行三维虚拟,并根据轧辊的虚拟效果,进行人工智能评估和提出智能化修改策略,从而实现冷弯型钢和焊管轧制模具的虚拟制造。对在制造过程实现信息化的基础上,如何实现人工智能对先进制造的指导提供一定帮助。