【摘 要】
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油井功图是油井工作状态分析和故障诊断的重要依据,深度学习为油井功图的识别提供了有效手段,针对合理的深度神经网络架构的选择问题,构建了一个用于油井故障诊断的大型功图数据集,提出一种基于改进GoogLeNet网络结构的油井故障识别方法,并对深度神经网络的结构、激活函数、归一化层、训练方法、学习率等重要参数对识别精度和训练时间的影响进行了详细的分析.实验表明,相对于广泛使用的LeNet、ResNet和基
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,中国科学院网络化控制系统重点实验室,中国科学院机器人与智能制造创新研究院,中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳工业大学人工智能学院,杭州西奥电梯有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB1700200),国家自然科学基金资助项目(U1908212,61773368),兴辽英才项目(XLYC1907057)。
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油井功图是油井工作状态分析和故障诊断的重要依据,深度学习为油井功图的识别提供了有效手段,针对合理的深度神经网络架构的选择问题,构建了一个用于油井故障诊断的大型功图数据集,提出一种基于改进GoogLeNet网络结构的油井故障识别方法,并对深度神经网络的结构、激活函数、归一化层、训练方法、学习率等重要参数对识别精度和训练时间的影响进行了详细的分析.实验表明,相对于广泛使用的LeNet、ResNet和基本GoogLeNet等网络模型,提出的改进GoogLeNet网络模型有着更高的准确率;同时相对于基本Go
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