利用人工神经网络方法诊断抽油机井工况

• 作者: 周自阳 姜凤廷 孟祥芹 张雪松
• 来源期刊: 中国石油和化工
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 示功图 BP神经网络 抽油系统
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 石油工程技术
• 页码范围: 50-52
• 页数: 3页
• 分类号: TE9
• 字数: 1912字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1852.2009.08.019

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周自阳		10	13	2.0	3.0
2	姜凤廷		2	2	1.0	1.0
3	孟祥芹		6	32	4.0	5.0
4	张雪松		1	2	1.0	1.0