【摘 要】
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针对特低渗透油田单井产量低、抽油机能耗大及开采成本高等问题,研究基于径向基函数神经网络的抽油决策优化模型,以便对目前油田采用的间抽制度进行优化,实现高效节能开采.分析了一种基于开关磁阻电机的抽油机自动控制系统结构,建立三层径向基函数神经网络,提出网络隐含层节点中心动态自适应调整算法.研究了网络输出层权重自适应训练算法,用于对电机转速、阈值转速和停抽时间进行预测.采用Matlab进行仿真实验,在训练样本量为2000、误差设置为0.0001时径向基神经网络学习300次后达到收敛,并且相比于误差设置为0.000
【机 构】
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西安石油大学计算机学院,陕西西安710065;西安石油大学机械工程学院,陕西西安710065;中国石油集团测井有限公司生产测井中心,陕西西安710200
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针对特低渗透油田单井产量低、抽油机能耗大及开采成本高等问题,研究基于径向基函数神经网络的抽油决策优化模型,以便对目前油田采用的间抽制度进行优化,实现高效节能开采.分析了一种基于开关磁阻电机的抽油机自动控制系统结构,建立三层径向基函数神经网络,提出网络隐含层节点中心动态自适应调整算法.研究了网络输出层权重自适应训练算法,用于对电机转速、阈值转速和停抽时间进行预测.采用Matlab进行仿真实验,在训练样本量为2000、误差设置为0.0001时径向基神经网络学习300次后达到收敛,并且相比于误差设置为0.0005时的网络输出,在对100个测试样本进行测试时,电机转速、电机阈值转速和停抽时间预测值均更接近实际值.仿真结果表明,采用径向基函数神经网络优化抽油决策是合理可行的.
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