中国石油和化工
中國石油和化工
중국석유화화공
CHINA PETROLEUM AND CHEMICAL INDUSTRY
2010年
11期
46-47
,共2页
檀朝东%Bangert Patrick%刘柏良%任贵山%张杰
檀朝東%Bangert Patrick%劉柏良%任貴山%張傑
단조동%Bangert Patrick%류백량%임귀산%장걸
电潜泵%人工神经网络%自学习%历史数据拟合
電潛泵%人工神經網絡%自學習%歷史數據擬閤
전잠빙%인공신경망락%자학습%역사수거의합
本文以人工神经网络自学习方法在大港滩海油田的试验为例,探讨能否利用人工神经网络自学习方法预测泵的工作状况并通过生产参数优化提高电潜泵油井产量.试验结果表明,该方法可以解决电潜泵油井生产过程中的两大问题:预测泵的工作状况,实时计算并优化泵的最大合理产量.操作人员根据预测结果可及时合理地采取防范措施,尽量避免故障的发生或将故障损失降到最低,及时调整油井的合理产量,使油井处于最佳生产状态,提高电潜泵油井生产运行的稳定性,并提高了试验油井产量的5%.
本文以人工神經網絡自學習方法在大港灘海油田的試驗為例,探討能否利用人工神經網絡自學習方法預測泵的工作狀況併通過生產參數優化提高電潛泵油井產量.試驗結果錶明,該方法可以解決電潛泵油井生產過程中的兩大問題:預測泵的工作狀況,實時計算併優化泵的最大閤理產量.操作人員根據預測結果可及時閤理地採取防範措施,儘量避免故障的髮生或將故障損失降到最低,及時調整油井的閤理產量,使油井處于最佳生產狀態,提高電潛泵油井生產運行的穩定性,併提高瞭試驗油井產量的5%.
본문이인공신경망락자학습방법재대항탄해유전적시험위례,탐토능부이용인공신경망락자학습방법예측빙적공작상황병통과생산삼수우화제고전잠빙유정산량.시험결과표명,해방법가이해결전잠빙유정생산과정중적량대문제:예측빙적공작상황,실시계산병우화빙적최대합리산량.조작인원근거예측결과가급시합리지채취방범조시,진량피면고장적발생혹장고장손실강도최저,급시조정유정적합리산량,사유정처우최가생산상태,제고전잠빙유정생산운행적은정성,병제고료시험유정산량적5%.
