油井故障诊断专家系统：基于示功图与神经网络

"基于示功图的油井故障诊断专家系统研究" 在石油开采领域，有杆抽油系统是广泛应用的采油技术，但由于井下环境恶劣，设备故障频发，这不仅影响油田产量，还增加了运营成本。针对这一问题，文章探讨了一种基于示功图的油井故障诊断专家系统。示功图是分析抽油井工作状态的关键工具，它描绘了抽油周期中光杆位移与载荷的关系，反映了井下设备的工作状态。 传统的故障诊断方法如光杆动力仪和井下动力仪各有局限性。光杆动力仪容易受外界因素影响，而井下动力仪虽精度较高，但成本昂贵且无法实时监测。因此，开发一个能够自动分析和诊断油井工况的专家系统显得尤为重要。 本文提出的方法是结合实测示功图、神经网络算法和能耗计算来辅助判断故障类型。首先，通过测量和记录示功图，提取其特征值，这些特征值包含了关于抽油井运行状态的关键信息。接着，利用神经网络模型对这些特征进行学习和训练，以便模型能识别各种故障模式。同时，考虑到能耗也是判断故障的重要指标，通过计算抽油过程中的能耗变化，可以进一步辅助判断。 在实际应用中，该专家系统将实测示功图信息存储到数据库，然后运用专家经验和知识库进行智能诊断。系统通过处理、计算和分析现场数据，能够识别潜在的故障或故障前兆，并向操作人员提供预警信息，以便及时采取措施。 实验结果显示，采用这种诊断方法，油井故障的诊断正确率达到了约95%，证明了该方法的有效性和实用性。因此，基于示功图的油井故障诊断专家系统为实现采油系统的自动化监控和科学管理提供了有力支持，具有较高的推广价值。这一研究为石油行业的故障预测和预防提供了新的思路，有助于提高油田的生产效率和管理水平。