化工机械
化工機械
화공궤계
CHEMICAL ENGINEERING & MACHINERY
2011年
4期
428-431
,共4页
抽油杆%悬点载荷%LMBP神经网络%预测模型
抽油桿%懸點載荷%LMBP神經網絡%預測模型
추유간%현점재하%LMBP신경망락%예측모형
利用大庆油田所测抽油杆悬点载荷数据库数据,采用改进的LMBP神经网络算法建立了抽油杆悬点载荷与抽油杆冲程、抽油杆冲次、抽油杆直径、抽油泵直径、沉没度、泵挂深度和油井含水率7个影响因素的预测模型,通过模型的训练,获得了较高的训练精度,说明用该方法预测抽油杆的悬点载荷是可行的.
利用大慶油田所測抽油桿懸點載荷數據庫數據,採用改進的LMBP神經網絡算法建立瞭抽油桿懸點載荷與抽油桿遲程、抽油桿遲次、抽油桿直徑、抽油泵直徑、沉沒度、泵掛深度和油井含水率7箇影響因素的預測模型,通過模型的訓練,穫得瞭較高的訓練精度,說明用該方法預測抽油桿的懸點載荷是可行的.
이용대경유전소측추유간현점재하수거고수거,채용개진적LMBP신경망락산법건립료추유간현점재하여추유간충정、추유간충차、추유간직경、추유빙직경、침몰도、빙괘심도화유정함수솔7개영향인소적예측모형,통과모형적훈련,획득료교고적훈련정도,설명용해방법예측추유간적현점재하시가행적.
