[发明专利]一种基于迁移学习和ViT网络的抽油机工况诊断方法在审
| 申请号： | 202310320005.1 | 申请日： | 2023-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN116467624A | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 张凯;吴金炼;孙子峰;张黎明;刘丕养;严侠;张华清;樊灵 | 申请（专利权）人： | 青岛理工大学;中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/214;G06F18/21;G06N3/0455;G06N3/0499;G06N3/096 |
| 代理公司： | 青岛智地领创专利代理有限公司 37252 | 代理人： | 张凯 |
| 地址： | 266500 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习和ViT网络的抽油机工况诊断方法，属于石油工程技术领域，具体包括以下步骤：步骤1、收集油田区块中抽油机的载荷和冲程数据，并对数据进行预处理；步骤2、构建基于迁移学习和ViT网络模型的抽油机工况诊断模型，并进行模型训练；步骤3、利用测试集数据检查模型的性能；步骤4、基于训练完成的抽油机工况诊断模型，进行抽油机工况实时诊断。本发明具有计算速度快，经济成本低，表征精度高，无需考虑地质静态参数等优点；可以实时诊断该油田区块抽油机的工况类别，无需经过大量、耗时的计算，节省了大量时间，提高了油田工作效率，可满足油田实际工程要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 vit 网络 抽油机 工况 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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