基于深度学习的地下石油开采设备传感器网络设计研究  

作　　者：万海乔 张明敏 何嘉 汪小涛 蔡喜东 何乃祥 

机构地区：[1]中国石油吐哈油田分公司鲁克沁采油管理区,新疆哈密839000 [2]中国石油吐哈油田分公司勘探开发研究院,新疆哈密839000 [3]北京天工新能源科技有限公司,北京102206

出　　处：《中国设备工程》2024年第18期119-121,共3页China Plant Engineering

基　　金：稠油大幅度提高采收率关键技术研究,中国石油天然气股份有限公司科技专项,编号2023ZZ23。

摘　　要：随着全球能源需求的不断增长,地下石油开采作为重要的能源供应方式,正面临着越来越严峻的挑战。为了提高地下石油开采设备的效率和安全性,本研究基于深度学习技术,研究了先进的传感器网络系统,该系统结合了深度神经网络和先进的传感器技术,能够实时监测地下石油开采设备的状态,提前发现潜在问题,从而降低事故风险和提高生产效率。本研究还探讨了传感器网络的布局和数据处理方法,以确保系统的可靠性和实用性。通过在鲁克沁油田克拉玛依组深层稠油油藏现场实验验证,证明了这一系统在地下石油开采中的潜在应用和巨大潜力,为未来的能源供应提供了有力的支持。

关 键 词：深度学习 地下石油开采 传感器网络 状态监测 能源供应 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.41[自动化与计算机技术—控制科学与工程] TU91[建筑科学—建筑理论]