利用多种模式识别法预测廓固拗陷含油砂体

通过分析地震资料，最大限度地提取各种特征参数，确定各种地震参数及其分布规律，再使用综合参数法，判别分析法、自组织学习人工神经网络和有监督学习人工神经网络等多种技术对廓固拗陷已知油藏Ｊ砂体进行了预测验证，并对Ｂ砂体和Ｃ砂从正反两方面进行了成功预测。     

利用多种模式识别法预测廊固拗陷含油砂体

通过分析地震资料，最大限度地提取各种特征参数，确定各种地震参数及其分布规律，再使用综合参数法、判别分析法、自组织学习人工神经网络和有监督学习人工神经网络等多种技术对廊固拗陷已知油藏J砂体进行了预测验证，并对B砂体和C砂体从正反两方面进行了成功预测。     

利用人工神经网络实现对油气井防砂方法优选

人工神经网络预测地层出砂防砂方法的优化有多种，各种优化方法都必须考虑油气井产能情况，模型计算和分析都很复杂、需要的参数较多，而且很多参数现场很难获得，现场可操作性差，经过文献调研和现场的实际分析，应用人工神经网络技术实现对油气井防砂方法优选，在油田的实际生产过程中具有重要意义。应用人工神经网络技术，利用辽河油田稠油油藏单井开发资料建立样本进行网络学习，对所采用的防砂方法进行优化，从而得出优化结果。该神经网络经过在辽河油田现场验证效果很好。     

人工神经网络机组振动预报能力的试验研究及应用

文章分析总结了六类典型的机组振动变化趋势，采用人工神经网络预报方法对这六类趋势分别进行了预报试验，结果表明：人工神经网络预报方法对机组的各种振动变化趋势具有普遍的适用性。对主风机、气压机、烟气轮机等机组的实际预报应用结果也表明：该技术预报两个监测周期的机组振动，预报误差均在10％以内，达到了实用的要求。     

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。     

烃类体系相态特征图的ANN识别方法

本文提出了用人工神经网络技术（ＢＰ网络）来辨识烃类体系相态特征图的方法。重点介绍了ＢＰ网络及算法和相态特征图的人工神经网络辨识方法，这加深了对烃类相态特征的认识，提高了识别油气藏的准确性。文后给出了应用实例，证实了本文方法的可行性。     

浅析人工神经网络在石化企业中的应用及发展趋势

人工智能领域的前沿技术——人工神经网络,在石化企业生产运行中得到了广泛应用。介绍了人工神经网络技术的基本原理和算法分类,阐述了人工神经网络在石化企业操作优化、故障诊断、节能减排、安全预警和数据预测等方面的应用进展,分析了石化企业应用人工神经网络的关注重点,展望了该技术在石化企业中发展趋势。     

安全评价系统中实现人工神经网络功能的研究

针对在安全评价系统中实现人工神经网络功能存在编程复杂的问题,提出利用Matlab COM组件技术实现人工神经网络功能。Matlab自带的人工神经网络工具箱函数不能用于生成COM组件,论述了Matlab中COM组件的生成方法及其在普通Windows应用软件中的调用。介绍了用该方法开发的利用人工神经网络对液化石油气储存装置的气体泄漏和扩散进行回归估计的应用实例。通过在Windows系统中调用Matlab生成的COM组件,可以方便地在应用系统中实现人工神经网络功能,便于系统分发,并节省开发时间,提高编程效率。     

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天然气水合物生成是复杂的结晶过程，是一个多组分、多相系统，对该系统的生成动力学和热力学规律进行研究非常困难，因此很难对天然气水合物的生成进行精确的预测。中运用人工神经网络理论，建立了水-天然气生成天然气水合物的人工神经网络模型，并选取大量的实验数据对模型进行了训练，通过实验所获得的关键点对模型的测试，证明该模型准确、可靠。     

神经网络储层预测技术在HG地区的应用

利用人工神经网络储层预测技术，进行隐蔽油气藏预测，有成功的，也有失败的，预测中，如何正确进行时窗有效参数选择，样本建立，样本检验以及作图参数选择，将直接关系到储层预测的成败，我们利用人工神经网络储层预测技术，在ＨＧ地区进行隐蔽油气藏预测时，针对隐蔽油气藏的特点，探讨了一套在精细在储层标定及层位解释后，沿层进行时窗选择，样本建立，有效参数提取，样本检验及作图参数选择的工作方法，并取得了可喜的地质效果     

有杆抽油系统故障诊断的人工神经网络方法

将人工神经网络用于有杆抽油系统故障的自动识别.对江苏油田的实测示功图数据进行了预处理,利用Matlab6.5进行编程,应用相同的数据对BP神经网络模型和自组织竞争神经网络模型的识别效率进行了对比.结果表明,由自组织竞争神经网络建立的模型对测试数据的正确识别率更高,识别效果稳定.因此,将自组织竞争神经网络应用于示功图的自动识别问题对实现有杆抽油系统故障诊断的自动化以及实现真正意义上的数字油田提供了一种有效途径.     

基于分形盒维数的无杆抽油机示功图自动识别技术

针对抽油机示功图人工目测准确性低,神经网络自动识别网络训练复杂、计算速度慢的现状,研究了基于分形盒维数的示功图自动识别技术。验证了分形盒维数理论用于示功图识别的可行性,提供自动识别步骤,并对无杆抽油机正常、供液不足、游动阀泄漏以及油管漏失4种工况下的示功图进行识别。结果表明:基于分形盒维数的示功图自动识别技术能对以上4种工况下的示功图进行准确有效的识别,自动识别效果在低噪声时更为准确,噪声较高时,为保证自动识别的准确性需要先进行降噪处理。研究提出了无杆抽油机示功图自动识别的新方法,对于提升无杆抽油机运行状态监测的自动化、智能化分析水平具有重要意义。     

Intelligent Isochronal Test Analysis

An artificial neural network (ANN) is a powerful tool in data processing and pattern recognition that mimics a biological neural network. A new approach of isochronal test analysis based on ANNs is presented. The results from ANNs are in good agreement with the results from empirically achieved deliverability curve and pre-required characteristics of Horner and drawdown plots. It is shown that application of ANN in isochronal tests provides a novel approach to speed up calculations and escape tedious and time consuming plots. Also details presented can be used to automate other types of well test. Therefore ANN can perform as a robust tool in well test analysis.     

YJC20型油料净化处理机设计与研制

为了满足油田抽油机减速器更换润滑油的需要 ,研制了YJC2 0型油料净化处理机。这种处理机主要由处理油箱、储备油箱、滤清器、聚结分离器、收管卷筒和油枪组成。该处理机采用国外先进技术生产的高新材料滤芯和聚结分离滤芯 ,可对油料进行有效的净化 ;同时配有加热器 ,可保证冬季或油液较稠时 ,废油处理得以顺利进行。处理机工作时包括抽油、循环、出油、收管 4个过程 ,可通过遥控器进行远程控制 ,也可通过按钮手动控制 ,并可以在现场随机作业。该处理机具有体积小、便于拖运、自动化程度高、过滤效果好等特点。     

新型RL模型及其在抽油机节电控制中的应用

针对低产井采油过程中游梁式抽油机存在的“泵空”和“干抽”问题,采用以新型RL模糊神经网络模型为核心的电动机间歇启停控制方案,因而减少了抽油机的无效行程,节约了大量电能.该控制系统具有良好的自适应性能,在环境不断变化的过程中,自动调节自身参数及结构,依据采样数据和模糊专家数据库,确定出合理的停机时间.基于该模型开发的抽油机节电控制器已在大庆、胜利、辽河、中原、大港各大油田采油厂投入使用.实践表明,这种控制器工作可靠,抽油机起停时间合理,在保证采油量的前提下,节电率达30%以上,实现了抽油机控制的自动化与智能化.     

抽油机工作中电动机发电运行状态分析

针对普遍游梁式抽油机工作中电动机出现的发电运行状态,从扭矩、有功功率及转速的变化3方面定量分析了电动机发电运行的机理:即当抽油机系统出现“负扭矩”时,或有功功率表反转而无功功率表正转时,或电动机的转速大于磁场的同步转速时,电动机处于发电运行状态。由此导出了电动机发电运行时有关物理量如相序、转差率、转速、有功功率、电磁功率、转子输出的机械功率、电磁转矩、电压和频率的变化规律。最后分析认为抽油机工作中电动机发电运行会降低电网的功率因数并“污染” 电网。     

基于模糊CMAC神经网络的抽油机伺服加载控制

利用模糊神经网络能够在不能获得精确数学模型的非线性系统中达到最优控制的特性,提出了采用模糊小脑模型神经网络(FCMAC)控制器来提高抽油机电液伺服被动加载系统性能的方法,并给出了具体的控制结构和算法。实验结果表明,该控制方法用于被动变载荷加载的跟踪控制具有良好的泛化能力,且对于位移等扰动具有较强的自适应性和鲁棒性     

基于相似识别的抽油机井故障检测与诊断研究

抽油机井故障检测与诊断对管控油田平稳生产、保证油田效益意义重大。论文研究了基于相似识别的故障检测与诊断方法,采用融合二分类和三元组损失的深度学习网络提取示功图图形趋势特征,构建抽油机标准特征库与故障特征库并进行更新维护,在检测到与标准特征库不相似的示功图时检索故障特征库以实现诊断。实验结果表明,该方法能够有效检测抽油机井故障,减少误报率,并在检测到异常时检索故障库实现故障诊断。     

可更换动力的节能型抽油机

针对沙漠和戈壁油田勘探井、边远井在开发前期存在的没有电网而油井伴生气不易回收被白白烧掉的实际问题,研制了一种既可使用燃气发动机又可使用电动机作动力,并可快速切换的节能型抽油机。这种抽油机设置了气路系统保温装置,解决了天然气发动机在寒冷冬季无法工作的问题;设计了既能安装电动机又能安装燃气发动机,并能快速切换的底座装置;对抽油机结构和性能参数进行了优化设计,具有良好的技术经济特性。截至2005年底,可更换动力的节能型抽油机已在新疆6个油田推广应用482台,取得了显著的社会经济效益。