人工神经网络法用于抽油机井故障诊断

• 作者: 曲文尧 王春华
• 来源期刊: 油气田地面工程
• 关键词: 油田 抽油机井 人工神经网络 故障诊断 示功图
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 14-15
• 页数: 2页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6896.2013.8.008

摘要

人工神经网络具有较强的并行处理能力和学习能力,可提供抽油机故障诊断的全新理论和实现手法.油井故障诊断系统需要对数据进行采集,对信号进行分析计算,其涉及了图形分析、频谱技术、人工智能、模式识别计算机技术等多种技术学科,其中对示功图进行准确的识别是诊断的关键.采用人工神经网络对示功图自动识别、分类,完成抽油系统的自动化故障诊断,不但能对有杆抽油系统工况信息进行及时、准确的了解,还能降低机械采油成本,进一步提升工作效益,实现采油工作智能化、自动化、数字化的全新运作模式.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王春华		7	11	2.0	3.0
2	曲文尧		8	5	1.0	2.0