基于神经网络专家系统的钻井事故诊断

结合石油钻井工程的实际情况,依据钻井过程的监测参数,设计了利用神经网络进行知识获取、专家系统进行事故诊断的钻井工程事故智能诊断系统。通过神经网络对钻井复杂问题实例的不断学习训练,获得用于智能诊断的知识,完成对事故发生可能性的初步诊断。经过专家系统的进一步启发式反向推理验证事故是否存在,给出最后确诊,以此监控钻井参数,指导钻井参数调整的实施。应用实例结果表明,该智能诊断系统应用于钻井事故诊断是有效的,对减少钻井事故的发生与发展具有重大的实际应用价值。     

螺杆泵井产液量远程计量方法研究及应用

针对大庆油田螺杆泵井远程计量中存在的问题,本文利用最小二乘法建立实测电参数与泵效之间的关系,通过闽值法诊断螺杆泵井工况,在工况诊断的基础上,进行产液量的计量。实践证明,该方法大大提高了远程自动计量和故障诊断的准确率。大庆油田的现场实验证明该方法能够满足油井远程诊断和计量的需要。     

利用人工神经网络方法诊断抽油机井工况

利用人工神经网络方法对抽油机井示功图进行分类识别,对油田实测的示功图数据进行了预处理,然后利用MATLAB神经网络工具箱进行数学处理,建立人工神经网络方法诊断模型。经过测试结果表明,本文建立的神经网络模型对故障识别正确率高,识别效果稳定。将人工神经网络用于示功图的自动识别,为实现抽油系统故障诊断的自动化开辟了新的道路。     

应用MATLAB中的BP神经网络诊断抽油机井工况

为了保证采油生产的高效、安全进行,将人工神经网络用于抽油机井故障的自动识别。对现场采集的油井示功图数据预处理后,用MATLAB进行编程,并利用现场数据进行验证。结果表明,神经网络事故诊断系统,对抽油机井工况的识别正确率高,识别效果稳定。将BP神经网络诊断系统应用于抽油机井示功图识别是实现有杆采油系统故障诊断的自动化、智能化的有效方法。     

河南油田油井远程在线计量实施效果分析

本文介绍了YD油井远程在线自动计量及分析优化系统的原理、功能,分析了河南油田应用该系统取得的效果,实践表明该系统产液量计量误差小于10%的油井占全部油井的95%以上,能有效地反映油井动态变化,从而可以取代油井传统的计量方式,简化计量流程,提高油井的自动化、智能化、集约化程度和油田数字化管理水平。     

基于模糊数学理论的电流卡片识别方法

电流卡片是采油工程师管理潜油电泵井、分析井下潜油电泵机组工作状况的主要依据。本文提出一种基于模糊数学理论的电流卡片的识别方法,给出了电流卡片的特征值及对应每种故障模式下各个特征值的隶属函数,通过计算隶属度矩阵来判断电泵井的故障模式。     

关于加强食品生产加工行业监督管理的思考

食品生产加工行业具有投资规模小、准入门槛低、加工操作难度小、从业人员文化素质不高的特点。食品加工行业模式也有较大差异,食品加工小作坊与大型食品企业并存,食品生产加工行业质量管理与其他成熟行业有着较大的差距。为改善这一现状,本文立足于食品监督管理对于食品加工行业的现实意义,分析食品生产加工行业监管中的问题,同时提出切实可行的策略。     

电潜泵井变频控制优化设计方法的研究

本文将变频装置引入潜油电泵井,并建立一套电潜泵变频优化设计系统,它根据地层供液变化,调整泵的排量;提高电泵井系统工作效率及油田经济效益,为实现智能化抽油系统建立良好的基础。实践表明,该系统具有很好的应用前景。     

利用电参数对螺杆泵井进行工况诊断的探讨

随着螺杆泵采油系统在油田中的广泛应用,抽油杆柱断脱、漏失、卡泵等故障不可避免地出现在螺杆泵油井运行过程中。因此有必要对螺杆泵井工况分析技术进行研究,以提高螺杆泵采油技术水平及经济效益。本文浅谈了当前螺杆泵油井的工况诊断方法,探讨了利用电参数对螺杆泵井进行工况诊断,并对螺杆泵井的常见故障进行了分析。     

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。