基于FOA-BP神经网络的悬点示功图反演技术

• 作者: 卢玉 辽河油田分公司钻采工艺研究院
• 来源期刊: 油气田地面工程
• 关键词: 悬点示功图 电动机功率 扭矩因数 光杆功率 FOA-BP算法
• 年，卷（期）: 2024,（10）
• 所属期刊栏目: 综合技术
• 页码范围: 58-63
• 页数: 6页
• 语种: 中文

摘要

悬点示功图是判断抽油机井生产状况的有效手段之一，针对目前电参转功图的难点问题，提出了一种基于FOA-BP神经网络的抽油机悬点示功图反演方法。采集测试抽油机电功率并将其转化为光杆功率，将抽油机光杆功率和扭矩因数作为网络的输入参数，通过模型训练消除抽油机结构及平衡参数对示功图反演计算的影响，再经过小波变换去噪处理，完成由电动机功率向悬点示功图的反演计算。对现场160井次实例计算表明，反演示功图与实测示功图吻合度达95.18%。基于FOA-BP神经网络的抽油机悬点示功图反演技术为及时、准确判断抽油机系统井下运行状态提供了理论技术支撑。