OS-ELM混合建模提升游梁抽油机电机负载扭矩的精度

在当前的游梁式抽油机系统中，由于电动机工作效率与复杂动态负载之间的精确关系难以掌握，导致了常见的“大马拉小车”问题，即动力设备过于强大而实际需求不足，造成能源浪费。为了解决这一问题，本文提出了基于OS-ELM（Online System-ELM，在线系统型极端学习机）的游梁式抽油机系统电动机负载扭矩的在线混合建模方法。该方法首先基于采油工作原理，构建了系统的机理模型，对抽油机各个机构的工作行为进行了细致的数学描述。 核心部分，研究者针对模型中的不确定性参数——井下摩擦力，采用了OS-ELM的在线软测量技术。这种方法首先通过历史生产数据进行离线训练，以获取初始的模型结构，这是一种数据驱动的建模方式，减少了人为设定参数的局限性。接着，利用滑动窗口方法实时更新模型，确保模型能够随着井下工况和系统动态变化而自我调整，提高了预测精度和实用性。 传统的井下摩擦力常被赋予固定值，但本文提出的方法将摩擦力视为动态变量，这更贴近实际生产环境中的变化，从而提高了模型的适应性和准确性。通过在实际生产井的案例研究中，仿真结果显示，提出的混合建模方法有效且合理，能够有效地预测电动机负载扭矩，减少不必要的能耗，提升整体系统的效率。 关键词：混合建模、游梁式抽油机、电动机负载扭矩、OS-ELM模型、井下摩擦力、在线测量、石油工业、模型优化。这篇文章的研究不仅有助于提高石油开采过程中的能效管理，也为其他领域如机械工程、自动化控制提供了借鉴，展示了现代信息技术在传统工业领域的创新应用。