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基于长短时记忆神经网络的抽油机井故障智能预警
被引量：
2
1
作者
褚浩元
张傲雪
+3 位作者
李情霞
黄晓东
李喧喧
赵岩龙
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第9期3646-3653,共8页
准确预测抽油机井故障对油田生产具有重要意义。针对新疆油田某区块抽油机井故障情况,统计了500口油井的生产数据,明确了结垢、结蜡、杆管腐蚀、杆管疲劳、杆管偏磨5种引发抽油机井故障的主要因素;基于长短时记忆神经网络(long short-te...
准确预测抽油机井故障对油田生产具有重要意义。针对新疆油田某区块抽油机井故障情况,统计了500口油井的生产数据,明确了结垢、结蜡、杆管腐蚀、杆管疲劳、杆管偏磨5种引发抽油机井故障的主要因素;基于长短时记忆神经网络(long short-term memory networks,LSTM),构建了油井故障智能预警模型;筛选出影响油井故障的14种特征参数进行小波降噪处理,借助自适应矩估计算法对模型进行训练与测试。研究结果表明,模型预测准确率为96.81%,能够为油田提供较为准确的抽油机井故障预警信息。
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关键词
故障预测
LSTM
小波降噪
神经网络
抽油机井
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职称材料
题名
基于长短时记忆神经网络的抽油机井故障智能预警
被引量：
2
1
作者
褚浩元
张傲雪
李情霞
黄晓东
李喧喧
赵岩龙
机构
中国石油天然气股份有限公司
新疆油田
分公司
工程技术研究院(监理
公司
)
中国石油
大学(北京)克拉玛依校
区
中国石油天然气股份有限公司新疆油田分公司陆梁油田作业区
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第9期3646-3653,共8页
基金
国家自然科学基金青年科学基金(52004301)
中国科学院“西部青年学者”(2021-XBQNXZ-033)。
文摘
准确预测抽油机井故障对油田生产具有重要意义。针对新疆油田某区块抽油机井故障情况,统计了500口油井的生产数据,明确了结垢、结蜡、杆管腐蚀、杆管疲劳、杆管偏磨5种引发抽油机井故障的主要因素;基于长短时记忆神经网络(long short-term memory networks,LSTM),构建了油井故障智能预警模型;筛选出影响油井故障的14种特征参数进行小波降噪处理,借助自适应矩估计算法对模型进行训练与测试。研究结果表明,模型预测准确率为96.81%,能够为油田提供较为准确的抽油机井故障预警信息。
关键词
故障预测
LSTM
小波降噪
神经网络
抽油机井
Keywords
fault prediction
LSTM
wavelet denoising
neural network
rod-pumped well
分类号
TE242 [石油与天然气工程—油气井工程]
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作者
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被引量
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1
基于长短时记忆神经网络的抽油机井故障智能预警
褚浩元
张傲雪
李情霞
黄晓东
李喧喧
赵岩龙
《科学技术与工程》
北大核心
2024
2
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