【摘 要】
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电流卡片诊断是一种典型的电潜泵工况诊断手段,传统的电流卡片模式识别需要人工完成,存在技术壁垒,会引入主观误差。人工神经网络作为一种机器学习算法,能够弥补人工识别的误
【机 构】
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中海油研究总院有限责任公司海洋石油高效开发国家重点实验室,中国石油大学（北京）石油工程教育部重点实验室,中国石化石油勘探开发研究院
【基金项目】
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中海油研究总院科研项目“智能油田1.0电潜泵故障诊断与优化分析研究”(编号:CRI2019RCPS0050ZCN)。
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电流卡片诊断是一种典型的电潜泵工况诊断手段,传统的电流卡片模式识别需要人工完成,存在技术壁垒,会引入主观误差。人工神经网络作为一种机器学习算法,能够弥补人工识别的误差。为实现快速、准确而且客观的模式识别。通过对收集到的电流卡片经过数据预处理后得到的电流数据特征值与实际工况的对应关系,建立人工神经网络模型。利用建立的人工神经网络模型进行工况诊断,具有传统电流卡片人工识别不可比拟的优点。通过采用上述方法搭建人工神经网络模型并进行模式识别,通过提取未参与训练的井的电流卡片数据对工况诊断模型进行验证,达到了较高的
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