基于SMOTE-DA-RF算法的有杆抽油系统井下工况识别

• 作者: 王通 罗真伟
• 来源期刊: 沈阳工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 有杆抽油系统 示功图 随机森林 蜻蜓优化算法 过采样技术 工况识别 不平衡数据集 灰度特征值
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 控制工程|Control Engineering
• 页码范围: 84-89
• 页数: 6页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.7688/j.issn.1000-1646.2022.01.15

摘要

针对传统工况识别算法在识别有杆抽油系统工况时,存在生产措施调整滞后以及生产效率下降等问题,提出了一种基于改进的随机森林工况识别算法.采用灰度矩阵特征提取算法对泵功图进行特征提取,将灰度特征值通过合成少数类过采样技术进行上采样,实现不平衡数据均衡化;利用蜻蜓优化算法选取随机森林参数对抽油机井工况进行识别,并以辽河油田的生产数据进行实验验证.结果表明,该方法能够避免传统识别方法选取参考工况不准确的问题,减少不平衡数据对工况识别的影响,提高工况识别的准确率,能够满足油田现场的实际需求.