基于加速度传感器的油井示功图位移测量技术研究

示功图是分析油田抽油机与抽油杆工作状态的重要手段,本文针对采油现场示功仪小型化和无绳化的趋势,提出了一种基于加速度传感器的油井示功图位移测量方案.介绍了加速度信号的检测、调理等硬件电路设计和位移计算方法;为提高加速度信号的测量精度,提出了一种复合滤波方法,并完成了MSP430单片机的编程实现.现场试验表明,基于加速度测量所得到的位移和冲程的计算结果完全满足现场示功图测量的精度要求.     

基于全局与局部特征结合的抽油机故障诊断

为了准确及时地判断抽油机故障位置，改变低效的人工故障诊断模式，提出了一种基于马田系统的抽油机故障识别方法。首先，分析示功图的几何特征和形状特征；其次，利用全局与局部特征相结合的方式，对示功图进行特征提取；然后，以马氏距离作为度量指标，通过构建和修正特征子集，筛选出各故障的敏感特征变量；最后，建立多分类马田系统实现故障识别，并与传统人工识别方法对比，以克拉玛依石西作业区的油井数据为例，验证方法的可行性和有效性。     

由示功图数据计算NOX浓度中有关计算精神若干问题的探讨

汽车有害排放浓度数值计算，影响因素众多，有设计参数、运行参数、燃烧参数、测试参数、程序地调整参数等，要提高计算精度，就要抓住影响计算精度的主要因素，同其变化规律，这样可以缩短计算时间，提高计算精度。     

无线示功仪的低功耗设计与研究

对于目前使用的无线示功仪存在的耗电量大、使用时间短及检测到特殊工况不能实时反馈的问题,设计一种无线示功仪的测试系统解决了上述问题。通过对测试系统在硬件和软件两方面的设计,使系统实现了低功耗、电池使用寿命长及检测到特殊工况及时反馈等功能。在油田现场实测数据表明系统性能稳定可靠,可用于长期监测油井生产状况。     

孪生神经网络在抽油系统故障诊断中的应用

人工智能诊断技术可在不同的数据和环境下进行自适应，从而大大提高故障诊断效率。由此提出了一种智能故障诊断方法，用于油田抽油系统的故障检测。现有的方法多采用神经网络技术，通过分析油井示功图来实现诊断。然而，实际采集到的油井示功图数据非常有限且类别不平衡，导致深度卷积神经网络容易出现过拟合。为了解决这个问题，提出采用预训练孪生神经网络方法。在一个较大的数据集上训练一个比较模型，用于判断图像之间的相似度。这个模型能够输出不同图片之间的相似度。利用预训练好的模型，在功图识别任务上进行微调，通过提取和融合2张图片的特征向量，输出它们之间的相似度。研究结果表明，预训练孪生网络模型能够很好地解决小样本问题，特别适用于功图识别这类任务。试验结果显示，该方法在小样本量功图识别任务上表现出色，具有高精度的故障诊断能力，满足抽油系统智能故障诊断要求。预训练孪生网络模型在小样本量功图识别任务上表现良好，为油田抽油系统的智能故障诊断提供了有效的解决方案。     

基于FOA-BP神经网络的悬点示功图反演技术

悬点示功图是判断抽油机井生产状况的有效手段之一，针对目前电参转功图的难点问题，提出了一种基于FOA-BP神经网络的抽油机悬点示功图反演方法。采集测试抽油机电功率并将其转化为光杆功率，将抽油机光杆功率和扭矩因数作为网络的输入参数，通过模型训练消除抽油机结构及平衡参数对示功图反演计算的影响，再经过小波变换去噪处理，完成由电动机功率向悬点示功图的反演计算。对现场160井次实例计算表明，反演示功图与实测示功图吻合度达95.18%。基于FOA-BP神经网络的抽油机悬点示功图反演技术为及时、准确判断抽油机系统井下运行状态提供了理论技术支撑。