【摘要】：在油田開采生產(chǎn)中,采油設備如抽油機等因為大多數(shù)都是野外現(xiàn)場作業(yè),不僅數(shù)量較多地理位置分散,而且周邊環(huán)境惡劣,導致人工檢測相對困難,由于抽油機井下的復雜環(huán)境導致故障時常發(fā)生,不利于對井下設備及開采過程進行實時監(jiān)控,因此影響油田產(chǎn)量和效益。因此及時準確地診斷出抽油機的故障,有助于提高原油的開采效率,降低開采成本。首先,本文在分析原來的示功圖特征提取方法的基礎上,對示功圖的理論進行介紹,并針對抽油機常見的多種故障類型,選取部分進行介紹。然后,對示功圖進行預處理,并在最佳閾值下進行圖像分割,得到邊界為最大區(qū)域填充的圖像。采用一種結合矩特征和傅里葉描述的方法對抽油機示功圖進行故障診斷。計算預處理后圖像的矩特征,獲得表示物體形狀的矩特征序列,再通過離散傅里葉變換得到具有平移、旋轉及尺度不變性的歸一化矩特征傅里葉描述法,并通過歐氏距離法判斷該方法的快速和有效性。其次,介紹了人工魚群算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法,然后針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡收斂速度慢,容易陷入局部極值等問題,采用人工魚群神經(jīng)網(wǎng)絡算法對抽油機進行故障診斷,運用Matlab仿真軟件搭建人工魚群BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,仿真結果驗證本文方案的準確性和快速性。論文的研究,不僅豐富了抽油機示功圖特征提取的方法,而且將魚群—神經(jīng)網(wǎng)絡算法應用于抽油機故障診斷中進一步拓寬其應用領域,同時為實現(xiàn)抽油機故障診斷理論拓寬了思路。
[Abstract]:In the production of oil fields, oil production equipment such as pumping units, etc., because most of them are field operations, not only the number of geographical locations are scattered, but also the surrounding environment is bad, which makes manual detection relatively difficult. The complex environment of pumping unit often leads to failure which is not conducive to the real-time monitoring of downhole equipment and production process thus affecting the production and efficiency of the oil field. Therefore, it is helpful to improve the efficiency of crude oil extraction and reduce the exploitation cost to diagnose the faults of pumping unit timely and accurately. Firstly, based on the analysis of the original feature extraction method, this paper introduces the theory of indicator graph, and introduces the common fault types of pumping unit. Then, the indicator map is preprocessed and segmented under the optimal threshold value to obtain the image with the largest boundary. A method combining moment feature and Fourier description is used to diagnose the fault of the indicator diagram of the pumping unit. The moment feature sequence representing the shape of the object is obtained by calculating the moment feature of the pre-processed image, and then the normalized moment feature Fourier description method with translation, rotation and scale invariance is obtained by discrete Fourier transform. The Euclidean distance method is used to judge the speed and effectiveness of the method. Secondly, the artificial fish swarm algorithm and the artificial neural network algorithm are introduced. Then the artificial fish swarm neural network algorithm is used to diagnose the fault of the pumping unit in view of the slow convergence speed of the BP neural network, which is easy to fall into the local extremum. The artificial fish swarm BP neural network model is built by using Matlab simulation software. The simulation results verify the accuracy and rapidity of the scheme. The research in this paper not only enriches the method of feature extraction of power diagram of pumping unit, but also extends the application field of fish swarm neural network algorithm in fault diagnosis of pumping unit. At the same time, it broadens the train of thought for the fault diagnosis theory of pumping unit.
【學位授予單位】：東北石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TE933.1;TP183

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本文編號：2372606