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[发明专利]基于Freeman链码和矩特征融合的抽油井故障诊断方法-CN201910564750.4有效
发明人：高宪文;张逸帆;王明顺;魏晶亮 -专利权人：东北大学
申请日： 2019-06-27 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供基于Freeman链码和矩特征融合的抽油井故障诊断方法，涉及抽油井故障诊断技术领域；该方法首先收集油田有杆泵抽油井示功图的历史数据，然后通过Freeman链码和矩特征融合的方法对示功图进行特征提取；利用改进的人工蜂群算法对支持向量机的参数进行优化，最后利用优化的支持向量机对提取的特征进行识别分类；本发明方法有效地改善了链码直方图只考虑了链码的统计特性而没有考虑链码的空间分布特征的缺点，对传统的人工蜂群算法进行了改进，使得步长在算法初期较长加快收敛速度，在算法后期步长较短增加精度，进而实现对示功图提供的故障进行快速而准确的诊断。
基于 freeman 特征融合油井故障诊断方法

[发明专利]一种基于子空间迁移学习的有杆泵抽油井故障诊断方法-CN201810628647.7有效
发明人：高宪文;张遨;王明顺;魏晶亮;郑博元;侯延彬;李书行;李东玉 -专利权人：东北大学
申请日： 2018-06-19 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： E21B47/009 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于子空间迁移学习的有杆泵抽油井故障诊断方法，步骤为：收集运行5年以上、故障种类完备的单口抽油井的示功图历史数据Xs、对单口新井收集示功图历史数据Xt；将Xs和Xt进行主元成分分析得到初始化映射矩阵P和低维样本，利用K‑SVD对低维样本进行分解得到初始化低维字典矩阵D；根据D的维度，初始化理想系数矩阵Qs、Qt；通过迭代优化得到映射矩阵P和更新后的低维字典矩阵D；对待诊断的示功图数据利用映射矩阵P降维，并在低维空间中对其进行编码；根据编码系数，判断当前工况。本发明利用已有较完备的故障样本数据，对于较新的抽油井只需要部分类型的样本数据，不需要全部类别的故障样本，更符合实际生产需求。
一种基于空间迁移学习有杆泵抽油井故障诊断方法

[发明专利]基于改进果蝇算法的有杆泵抽油井动态液位软测量方法-CN201810628648.1有效
发明人：高宪文;李书行;张遨;王明顺;魏晶亮;郑博元;李东玉 -专利权人：东北大学
申请日： 2018-06-19 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进果蝇算法的有杆泵抽油井动态液位软测量，步骤为：采集有杆泵抽油井生产数据；根据生产数据计算上冲程过程平均载荷和下冲程过程平均载荷和抽油机泵效；归一化处理，将数据归一化到[0，1]区间内，生成训练集和测试集；采用混合核函数作为最小二乘支持向量机模型的核函数，实测动态液位为输出数据，确定参数组合；采用IFOA对参数优化，得到最优值；代入优化参数，构造动态液位预测模型；输入数据集，生成动态液位预测结果；根据动态液位预测结果和实测动态液位数据进行预测误差评价分析。本发明提高了模型的预测的精度和推广泛化能力，随着预测时间延长，预测模型具有较高的预测精度和较强的稳定性。
基于改进果蝇算法有杆泵抽油井动态液位软测量方法

[发明专利]一种基于电功率和平衡配重的示功图采集装置及方法-CN201710935827.5有效
发明人：高宪文;王明顺;郑博元;李翔宇;张遨;魏晶亮;刘俊辰;陈星宇;张佳奇 -专利权人：东北大学
申请日： 2017-10-10 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： E21B47/009 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于电功率和平衡配重的示功图采集装置及方法，安装于抽油机控制系统中，包括电参数采集模块、通讯模块、死点识别模块以及工业计算机，其中：电参数采集模块，通过一次检测元件采集设备的运行电流、电压充及功率；死点识别模块，测量抽油机曲柄运动中的下死点；通讯模块，将电参数采集模块、死点识别模块采集到的数据传输至工业计算机，并接收工业计算机的指令传送至工业计算机供电控制模块；工业计算机，通过通讯模块接收电参数采集模块上传的数据，运行示功图计算算法，输出获得示功图。本发明利用计算代替常规传感器测量，无需在驴头和游梁等位置安装载荷和位移传感器，延长使用寿命，降低作业的难度及风险，提高设备的可维护性。
一种基于电功率平衡配重示功图采集装置方法

[发明专利]基于曲波变换和核稀疏的抽油井半监督故障诊断方法-CN201710326671.0有效
发明人：高宪文;王明顺;张遨;张平;魏晶亮;郑博元;陈星宇;宋乐 -专利权人：东北大学
申请日： 2017-05-10 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： E21B47/008 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于曲波变换和核稀疏的抽油井半监督故障诊断方法，步骤为：获取多个示功图数据作为训练样本；将多个示功图转化为井下泵功图，再将每个泵功图转化为灰度图像；对每个泵功图进行曲波变换得到系数矩阵；将全部有标签的泵功图的特征向量作为字典，对每个未标记泵功图特征向量求稀疏系数；利用稀疏系数计算每个无标签泵功图的虚拟标签；将训练样本中所有泵功图的特征向量作为字典；对每一个待诊断的测试样本计算其特征向量求得稀疏系数；利用稀疏系数计算待诊断样本的虚拟标签，断故障类型。本发明能精确的描述出泵功图的特征，基于核方法的半监督稀疏表达分类器不仅可以有效的利用未标记数据的信息，而且对有标记的样本数量要求不高。
基于变换稀疏油井监督故障诊断方法

[发明专利]基于凡尔工作点的有杆泵抽油井井下工况诊断方法-CN201710236752.1有效
发明人：高宪文;王明顺;郑博元;张平;张遨;魏晶亮;刘俊辰;张佳奇 -专利权人：东北大学
申请日： 2017-04-12 - 公布日： 2020-03-20 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于凡尔工作点的有杆泵抽油井井下工况诊断方法，采集有杆泵抽油机地面示功图K+1个，前K个示功图对应N种工况，最后一个为待诊断工况的示功图；将示功图进行归一化处理；采用重心分割法将归一化后的示功图划分为左上区域、右上区域、右下区域和左下区域；提取凡尔的四个工作点以及地面示功图的七个几何特征；利用有杆泵抽油井地面示功图的七个几何特征特征作为输入，建立连续隐马尔科夫的工况诊断模型，描述工作点及示功图特征与有杆泵抽油井井下工况之间的映射关系，实现工况诊断。本发明方法能够全面地、准确地体现井下各种工况的特点，并利用这些特征建立工况实时诊断模型，可提高有杆泵抽油井生产的安全性和高效性。
基于凡尔工作有杆泵抽油井井下工况诊断方法

[发明专利]一种有杆泵抽油井故障分离方法-CN201710260900.3有效
发明人：高宪文;王明顺;魏晶亮;张平;郑博元;张遨;张佳奇;刘俊辰 -专利权人：东北大学
申请日： 2017-04-20 - 公布日： 2020-02-11 - 主分类号： E21B47/009 文献下载
摘要：本发明涉及一种有杆泵抽油井故障分离方法，获取采集到的少量标注故障和大量未标注的有杆泵抽油井地面示功图，并转化为井下泵示功图，采用小波矩特征提取方法提取归一化处理之后的泵示功图的特征向量，利用半监督核极限学习机算法对泵示功图的特征向量进行训练学习，从而完成有杆泵抽油井的故障分离，本发明采用低频段小波矩提取的泵示功图特征向量能够形象的描述泵示功图的边缘特征，采用加入流形正则化项的半监督核极限学习机算法对有杆泵抽油井进行故障诊断，充分利用了实际有杆泵抽油井采集到的大量未标记数据进行训练，提高了诊断的精度。
一种有杆泵抽油井故障分离方法

[发明专利]一种基于产生式规则的抽油井故障诊断专家系统-CN201811033100.9在审
发明人：高宪文;姚瀚;魏晶亮;李翔宇;郑博元;王明顺 -专利权人：东北大学
申请日： 2018-09-05 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： E21B47/009 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于产生式规则的抽油井故障诊断专家系统，其中：人机接口，用于用户和故障诊断系统各个模块之间进行信息交互，用户通过人机接口输入故障信息，所有诊断结果在人机接口上显示；综合数据库，分别与推理机和解释机相连，用于存储在故障诊断过程中的表达信息，包括初始状态、中间结论以及最终结论；产生式规则库，分别与推理机和解释机相连，包含所要解决问题领域中的诊断规则以及解决方法。本发明使适用于对典型工况的诊断,相比较于目前流行的其他方法更多表达了专家思维，可面向完全没有专业知识背景的操作层用户，系统故障诊断过程是非黑盒模型，更加清晰易懂，不会造成使用人员不理解只是机械操作而导致一些不必要的生产问题。
产生式规则人机接口诊断专家系统抽油井故障解释机推理机故障诊断过程故障诊断系统系统故障诊断综合数据库诊断表达信息黑盒模型机械操作生产问题输入故障问题领域信息交互诊断结果专家思维专业知识操作层存储清晰

[发明专利]一种基于改进鱼群算法的抽油井故障诊断方法-CN201810717992.8在审
发明人：高宪文;王佳运;魏晶亮;李翔宇;郑博元;王明顺 -专利权人：东北大学
申请日： 2018-07-03 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： E21B47/009 文献下载
摘要：本发明提出一种基于改进鱼群算法的抽油井故障诊断方法，属于抽油井故障诊断领域。用已知故障类型的有杆泵抽油机井示功图进行预处理，将预处理后的示功图用深度信念网络方法提取特征，用支持向量机的分类函数，对深度信念网络方法提取的特征进行分类，计算出已知故障类型的分类函数值，并用改进的鱼群算法对支持向量机分类函数的参数进行优化，根据支持向量机对深度信念网络提取的特征进行分类计算，得到待诊断故障类型的示功图针对每种故障的分类函数值，分类函数值最大的，则待诊断故障类型的示功图就分到哪一种故障中，本发明避免了人工权值、偏置预设时的不确定性，有利于提高对深度信念网络提取特征进行分类的准确性，并提高了收敛的速度。
故障类型信念网络示功图抽油井故障诊断鱼群算法预处理支持向量机方法提取分类支持向量机分类改进不确定性分类函数提取特征泵抽油偏置预设机井收敛并用优化

[发明专利]一种基于灰度共生矩阵的有杆泵抽油井故障诊断方法-CN201810782926.9在审
发明人：高宪文;李天宇;郑博元;魏晶亮;张遨;王明顺;李书行;李东玉 -专利权人：东北大学
申请日： 2018-07-17 - 公布日： 2018-11-30 - 主分类号： E21B47/002 文献下载
摘要：本发明提供一种基于灰度共生矩阵的有杆泵抽油井故障诊断方法，涉及石油领域中的有杆泵抽油井的故障诊断技术领域。本发明通过采集有杆泵抽油井的现场数据，绘制示功图并进行预处理，利用灰度共生矩阵来提取预处理后的图像的4个特征值，计算出特征值的平均值与方差构成一个8维特征向量T，把数据输入到支持向量机中进行分类识别。本发明建立的模型能快速准确对有杆泵抽油井的示功图进行分类，并实现了基于示功图的故障诊断，同时改变了现行的依赖人工经验判断的分类方法，提高了企业的工作效率。
杆泵抽油井灰度共生矩阵故障诊断示功图预处理故障诊断技术人工经验判断提取预处理支持向量机分类识别工作效率石油领域特征向量现场数据分类方差绘制采集图像

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