【摘 要】
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石油资源是一种关乎国家发展的重要战略资源,而石油生产关系着国家的经济命脉。在我国石油开采过程中,抽油机常年工作在恶劣的环境中,其工况非常复杂,设备容易损坏,及时发现和掌握有杆抽油系统的工况信息,对提升油田生产效率和经济效益有着重大意义。本文采用基于深度学习的有杆抽油系统工况识别的方法,利用深度学习网络自动提取图像特征的能力,进一步实现我国油田自动化生产。本文以有杆抽油系统示功图数据为研究对象,收集
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石油资源是一种关乎国家发展的重要战略资源,而石油生产关系着国家的经济命脉。在我国石油开采过程中,抽油机常年工作在恶劣的环境中,其工况非常复杂,设备容易损坏,及时发现和掌握有杆抽油系统的工况信息,对提升油田生产效率和经济效益有着重大意义。本文采用基于深度学习的有杆抽油系统工况识别的方法,利用深度学习网络自动提取图像特征的能力,进一步实现我国油田自动化生产。本文以有杆抽油系统示功图数据为研究对象,收集示功图数据,并对数据进行预处理,建立示功图数据集,按照8:2的比例划分为训练集和测试集。以深度学习作为研究手段,深入研究深度学习网络的结构和原理,通过搭建Le Net5、Alex Net、VGGNet、Google Net和Res Net五种经典卷积神经网络模型,使用它们对示功图数据集进行训练识别,通过分析研究和实验对比发现Google Net和Res Net模型在有杆抽油系统工况识别中识别准确度最高,性能最佳。分析了五种经典卷积神经网络模型的优缺点,在它们的基础上取长补短,提出了更适合有杆抽油系统工况识别的新的深度卷积神经网络模型,SGTCNN模型。仿真实验表明,SGTCNN模型在有杆抽油系统示功图数据集上性能表现更佳,在不影响模型识别速度的同时识别准确度达到了97.42%,能够更好的满足有杆抽油系统工况识别的实际要求,且深度学习网络在训练过程中自动学习样本特征的能力,避免了复杂的人工提取特征过程。最后,以训练好的SGTCNN模型为核心,进行了有杆抽油系统工况识别的GUI程序开发,通过输入示功图数据,对有杆抽油系统的工况进行识别,根据识别结果给出相应的解决方案。理论分析和实验仿真表明,深度学习的方法在有杆抽油系统工况识别中识别能力强,具有良好的可行性。
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