人工神经网络法用于抽油机井故障诊断  

作　　者：曲文尧[1] 王春华[1] 

机构地区：[1]山东商业职业技术学院

出　　处：《油气田地面工程》2013年第8期14-15,共2页Oil-Gas Field Surface Engineering

摘　　要：人工神经网络具有较强的并行处理能力和学习能力,可提供抽油机故障诊断的全新理论和实现手法。油井故障诊断系统需要对数据进行采集,对信号进行分析计算,其涉及了图形分析、频谱技术、人工智能、模式识别计算机技术等多种技术学科,其中对示功图进行准确的识别是诊断的关键。采用人工神经网络对示功图自动识别、分类,完成抽油系统的自动化故障诊断,不但能对有杆抽油系统工况信息进行及时、准确的了解,还能降低机械采油成本,进一步提升工作效益,实现采油工作智能化、自动化、数字化的全新运作模式。

关 键 词：油田 抽油机井 人工神经网络 故障诊断 示功图 

分 类 号：TE358[石油与天然气工程—油气田开发工程]