基于改进BP神经网络的油井流入动态研究

针对传统流入动态研究方法误差较大等问题,提出利用改进的BP神经网络进行油井流入动态研究。通过采用LM算法和贝叶斯正则化算法,改进了常规BP神经网络收敛速度慢、泛化能力差等缺点,并探讨了通过优化网络结构来提高网络泛化能力的方法。实例计算结果表明,采用LM算法和贝叶斯正则化算法的改进BP神经网络用于油井流入动态研究是可行的...     

基于小波包和BP神经网络的潜油直驱螺杆泵系统故障诊断

为准确诊断潜油直驱螺杆泵系统故障,提出了一种基于小波包和BP神经网络的螺杆泵系统故障诊断方法。对螺杆泵在不同工况下有功功率进行3层小波包分解,提取小波包特征能量,然后构造小波包特征能量向量,并以该向量作为故障样本对3层BP神经网络进行训练,实现了智能化故障诊断。仿真结果表明:训练的BP网络能很好地诊断潜油直驱螺杆泵系统的故障。     

基于BP神经网络的螺杆泵井故障诊断方法

将神经网络原理应用于地面驱动螺杆泵采油系统的故障诊断,采用改进的BP神经网络,根据螺杆泵井的故障特点,通过理论研究,选取能够表征油井生产状态的状态变量作为神经网络的输入向量,归纳出常见的螺杆泵井故障形式作为目标输出。同时采集了大量现场数据,并进行分类整理,构成了网络的训练样本。通过对网络进行训练,获得具有一定泛化能力的网络。利用VB与Matlab编制的相应软件进行螺杆泵井的故障诊断,获得了正确的诊断结果,证明该方法具有一定的实用性。     

基于BP神经网络处理测斜实验数据的方法

介绍了利用人工神经网络进行测斜仪传感器误差校正的原理，提出了基于BP神经网络的测斜仪传感器(加速度传感器，磁通门传感器)安装误差校正方法，并与其它优化算法校正误差进行了比较，最后给出了一个仿真实例。实验结果表明：采用BP神经网络可以提高网络收敛速度，大大减小传感器线性误差。     

示功图识别技术在有杆泵工况诊断中的应用

为使油田数据库中大量的油井地面功图数据发挥更大作用,提高油井的管理水平,提出了识别泵功图新的思路和方法,采用差分曲线法对大批油井功图进行自动识别处理,对识别出的有故障油井采用神经网络技术对故障进一步定位。经过现场应用证明,利用该思路和方法设计的诊断软件识别准确率高,大大提高了诊断工作效率,有很好的应用价值。     

用BP神经网络优化油井水泥纤维增韧剂的组成

掺有混杂短纤维的油井水泥增韧剂能够明显改善油井水泥石固有的脆性，大幅度地提高水泥环的韧性。文章通过BP神经网络对实验数据进行学习预测，优化了混杂短纤维在油井水泥增韧剂中的组成，提高了选材的准确性，为纤维增韧剂的选择和应用提供了一定的理论依据。通过与回归分析方法进行比较，证明了神经网络预测更准确。     

基于小波神经网络的地面集输管道结垢预测研究

小波神经网络是将小波分析和神经网络理论结合起来的一种神经网络,它克服了传统BP神经网络收敛速度慢、学习效率低的缺陷,可以更快、更准确的对一些非线性问题进行研究。文章介绍了小波神经网络的结构、计算与预测的过程。将小波神经网络技术应用于某油田地面集输系统结垢程度的预测研究,其预测结果与实测值相当接近,取得了良好的效果。     

神经网络信息融合技术在故障诊断中的应用

在简述多传感器信息融合技术和BP诊断神经网络的基本概念后 ,详细讨论了基于神经网络多传感器信息融合的柴油机故障诊断技术 ,给出了测试系统框图和数据处理模式。在4 135柴油机上进行的 10种故障状态和 7种神经网络输入特征的故障监测和诊断实验表明 ,压力信息与振动信息的融合诊断效果比单一压力信息或单一振动信息要好 ,融合诊断的正确识别率比单一信息分别提高了 1 6%和 2 8 3% ,神经网络多源信息融合技术对复杂机械故障状态有较好的可诊断性和准确性。     

结合小波包与神经网络的压缩机故障诊断方法

介绍了一种针对滚动转子式压缩机故障的小波包神经网络诊断方法。利用压缩机壳体顶部或侧部获取的振动信号, 通过小波包分解与单支重构, 提取出该振动信号各频率段的能量作为特征信息, 利用BP神经网络将正常和异常压缩机区别开来。此方法具有检测效率高、可靠性高等优点, 受生产现场环境的干扰小, 可用于压缩机产品的在线诊断。小波包与神经网络诊断方法对其他机械设备的故障实时在线诊断也具有一定的工程实用价值。     

基于均值滤波和BP神经网络的功图量油技术

功图量油技术是通过对油井示功图数据的实时采集和处理分析来计算油井产液量,从而实现对产液量的远程自动计量。针对目前功图量油技术存在的不足,提出了一些改进算法。其中,运用均值滤波法对功图数据进行处理,降低了曲率变化量最大点的识别难度,提高了有效冲程求取的准确性;利用Matlab神经网络工具箱,对BP神经网络模型进行训练,建立油井漏失量BP神经网络模型,从而实现油井漏失量的准确求取。应用结果表明,改进的功图量油算法有效提高了油井示功图产液量计量的准确性和可靠性,最大相对误差6.5%,最小相对误差0.7%,平均相对误差小于5%,能够满足油田的生产计量要求,对功图量油技术的推广和油田信息化建设具有重要意义。     

基于小波变换和BP神经网络的润滑油水分测量研究

基于小波变换和BP神经网络理论，构造了一个应用于润滑油水分含量判断的BP神经网络分类器。通过PULSE系统对7种不同浓度润滑油加热后发生微爆效应时产生的声信号进行采集，并进行小波变换，提取能量分布特征信号，最后根据BP神经网络分类器对声信号进行分类并半定量判断润滑油中的水分含量。实验结果表明，该方法能有效地判断润滑油中水分含量是否合格，为研究润滑油水分含量的现场测量提供了新的思路和方法。     

油气管道漏磁检测缺陷的三维成像技术

漏磁检测是油气管道常用的无损检测方法,检测的重点是根据测量的漏磁信号重构缺陷的轮廓。提出了基于小波神经网络的三维成像方法,利用图像函数矩阵表达出管道缺陷的三维图像,矩阵元素值对应着缺陷的深度。利用小波神经网络,建立了由缺陷漏磁信号到图像函数矩阵关系的映射。选用的小波函数是墨西哥草帽小波,采用随机梯度下降算法训练。训练样本为三维有限元仿真数据和测量数据。采用训练数据对小波神经网络进行逼近缺陷图像函数矩阵的训练,然后用训练好的小波神经网反演给定数据,重构缺陷图像。实验结果表明,该方法能够实现三维缺陷漏磁检测的成像化及可视化。     

人工神经网络在机械设备故障诊断中的应用

油气田关键设备（各种机泵和压缩机）的运行状况直接关系到油气田开发的安全、平稳和高效运行。这些设备几乎是24 h不间断运行,难免会出现故障甚至给生产造成损失。当前有多种神经网络被应用于这些设备的状态监测与故障诊断。对BP神经网络、径向基函数网络、概率神经网络、学习矢量量化网络、模糊神经网络和小波神经网络在机械设备故障诊断中的应用与研究进展进行了分析比较,阐述了各种网络的应用效果,分析了各种网络应用的优缺点。人工神经网络以其具有非线性、大规模、并行处理能力强、鲁棒性、容错性及自学习能力强等特点,在机械设备故障诊断中得到广泛的应用,应选择合适的神经网络对机械设备进行故障诊断,为油气田的安全、平稳和高效开发提供保障。     

往复泵泵阀故障智能诊断系统

通过小波分析提取往复泵泵阀的故障特征,以能量为元素可以构造一个特征向量。然后建立合适的神经网络,并采用通过小波包变换得到的特征向量作为样本数据对神经网络进行训练,确定其网络结构及其参数,从而实现对往复泵泵阀故障的智能故障诊断功能。     

基于BP神经网络的腐蚀管道可靠性分析

利用BP人工神经网络算法建立基于BP神经网络腐蚀管道失效预测模型。通过BP神经网络拟合极限状态方程,借助神经网络的函数映射关系产生大量的极限状态函数值,作为下一步的分析数据。采用蒙特卡洛法随机抽样的思路,对大范围的数据进行概率分析,通过概率分析得到极限状态函数值的均值和标准差,求得腐蚀管道可靠性指标,解决了腐蚀管道的可靠性分析问题。     

小波神经网络在隔夹层研究中的应用

在碳酸盐岩储层中,隔夹层的稳定程度直接影响储层的垂向连通性、压力系统和油水关系、细分调整时的层系划分以及所要采取的技术措施.因此,隔夹层识别对储层非均质研究具有重要意义.研究以DALEEL油田为例,在综合考虑孔渗等物性参数和测井资料的基础上,引入小波神经网络对测井参数进行建模,对100个样本数据进行训练,36个预测样本进行识别,识别正确率为94.4%.还采用了BP神经网络和多元统计方法对样本教据进行识别研究.识别正确率分别为80.6%和69.4%.结果表明小波神经网络模型对隔夹层的识别效果较好,为储层非均质研究提供了可靠的依据.     

神经网络在示功图类型识别中的应用

示功图是判断油井生产状况的重要依据。神经网络能够反映任意非线性的映射关系,从而可以应用于图形识别。主要讨论了BP神经网络判定示功图类型的实现过程,阐述了BP神经网络的算法结构、示功图特征的提取,并给出了部分算例结果。     

连续油管直缝高频焊热影响区最薄弱区硬度的神经网络预测

通过试验得出了连续油管HFW焊接接头最薄弱区域的力学性能,采用BP神经网络对该区域工艺性能进行仿真预测,研究了不同训练函数对网络性能的影响。对比分析不同训练函数下的网络性能,得出连续油管HFW焊接接头最薄弱区线能量一硬度预测模型,最终选取LM算法、SCG算法和动量BP算法对网络进行训练,采用这3种算法建立起的线能量一硬度模型精度较高,测试数据预测值与实测值平均相对误差分别为0．12％,0．095％和O．11％,表明神经网络模型能够很好地对“未知”硬度进行预测。     

BP神经网络在原油三相计量中的应用

针对原油三相计量问题,运用BP神经网络的理论和方法,使用MAT-LAB工具箱函数编程,提出一种应用BP神经网络技术的智能式计量方案.采用四层BP神经网络结构进行实验,以影响原油三相计量的主要因素即频率、压力、压差为网络输入,原油油、水、气体积流量为网络输出,双隐含层、输出层激活函数分别采用tansig、purelin,实验中网络计量均方差达到10-10..实验数据表明,这种应用BP神经网络技术的智能式计量方案是可行的.     

基于优化BP神经网络的输油管道原油温降计算研究

热油管道温降计算是制定合理的设计、生产运行方案和节能降耗的关键技术环节。传统的温降计算模型计算结果存在着较大偏差。为提高计算精度，利用输油管道数字化普及所积累的大量原始生产运行数据，采用机器学习方法，开展输油管道温降计算模型研究。以某热油管道为研究对象，建立了传统温降拟合计算模型和优化BP温降计算模型，并采用自适应权值函数和自适应变化激活函数对BP神经网络进行了改进。分别采用两种模型对管道温降进行计算，并与实测数据进行对比，结果表明：优化BP温降计算模型与传统拟合温降计算模型相比，均方根误差由0.051 1降为0.038 4，决定系数R²由0.882 7降为0.974 6，平均相对误差降低了10.41%，计算精度显著提高，有效提高了输油管道温降预测的准确性。