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1DCNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在油田中的應(yīng)用
作者:騰控科技    來源:www.zhan7.cn    發(fā)布于:2024-10-23 12:45:41   

采用1D-CNN模型,使用已經(jīng)訓(xùn)練好的參數(shù),通過示功圖曲線和功率曲線,可以識(shí)別油井常見工作狀態(tài),包括但不限于正常工作,供液不足,伴氣影響,氣鎖,碰泵,閥關(guān)閉延遲,柱塞脫出,游動(dòng)閥漏失,固定閥漏失,皮帶斷,皮帶打滑等。

相關(guān)技術(shù)已經(jīng)在申請(qǐng)國(guó)家發(fā)明專利,敬請(qǐng)關(guān)注

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供液不足分級(jí)判斷分為3級(jí)

嚴(yán)重供液不足,供液不足,輕微供液不足

寬溫可編程控制器,可編程控制器,RTU,數(shù)據(jù)采集器,同步數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),油氣井監(jiān)控,數(shù)字化油田,結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè),電參模塊,電動(dòng)機(jī)保護(hù)

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