[发明专利]一种基于示功体的有杆泵工况智能监测方法在审
| 申请号： | 201810711850.0 | 申请日： | 2018-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN108756854A | 公开（公告）日： | 2018-11-06 |
| 发明（设计）人： | 何岩峰;刘成;夏一程;王相;窦祥骥;徐慧;崔富臻;刘雅莉 | 申请（专利权）人： | 常州大学 |
| 主分类号： | E21B47/009 | 分类号： | E21B47/009 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 213000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于示功体的有杆泵工况智能监测方法,所述的监测方法包括以下步骤：a、有杆泵工况监测示功体样本集合的构建；b、有杆泵工况监测卷积神经网络的构建；c、有杆泵工况监测卷积神经网络的实际应用；d、有杆泵工况监测卷积神经网络的强化学习与更新。本发明基于示功体对有杆泵工况进行智能监测，解决了现有技术难以在短时间内对发生渐变性故障的抽油井识别诊断，以及由于样本数据与实际数据对比误差造成的诊断准确率提升空间不大的问题，实现了在短时间内提供诊断识别并发出预警，从而提高了有杆泵工况监测的正确率以及神经网络使用的智能性和有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 泵工况 监测 卷积神经网络 智能监测 诊断 构建 对比误差 强化学习 神经网络 实际数据 样本集合 样本数据 抽油井 正确率 智能性 准确率 预警 更新 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于示功体的有杆泵工况智能监测方法，其特征是：所述的监测方法包括以下步骤：a、有杆泵工况监测示功体样本集合的构建；b、有杆泵工况监测卷积神经网络的构建；c、有杆泵工况监测卷积神经网络的实际应用；d、有杆泵工况监测卷积神经网络的强化学习与更新。
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