基于粒子群优化的油井液位测试多算法融合研究及其应用

• 作者: 何鹏举 杨磊 梁伟华 欧阳盼 白伟
• 来源期刊: 西安石油大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 油井液位测量 回声波测距 多算法融合 粒子群优化 多特征推理
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 石油工程
• 页码范围: 67-72
• 页数: 6页
• 分类号: TE151
• 字数: 4340字
• 语种: 中文

摘要

针对目前油田螺杆泵井动液位深度测量不准确的问题,提出了采用多算法融合构建油井动液位测深模型:利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)对3种声速测试算法进行融合,提高了声速的测量精度;通过多特征推理方法避免伪液位回波的干扰,精确辨识真实的液位回波.分别对半实物仿真平台和某油田螺杆泵井现场采集到的数据进行测试,实验结果验证了多算法融合方法对提高油井动液位测量精度的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何鹏举	西北工业大学自动化学院	56	503	13.0	20.0
2	白伟		6	2	1.0	1.0
3	杨磊	西北工业大学自动化学院	18	62	5.0	6.0
4	梁伟华	西北工业大学自动化学院	1	1	1.0	1.0
5	欧阳盼	西北工业大学自动化学院	2	10	1.0	2.0