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公开(公告)号：CN106930751A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710260900.3
申请日：2017-04-20
Applicant: 东北大学
IPC: E21B47/009 , G06K9/46 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种有杆泵抽油井故障分离方法，获取采集到的少量标注故障和大量未标注的有杆泵抽油井地面示功图，并转化为井下泵示功图，采用小波矩特征提取方法提取归一化处理之后的泵示功图的特征向量，利用半监督核极限学习机算法对泵示功图的特征向量进行训练学习，从而完成有杆泵抽油井的故障分离，本发明采用低频段小波矩提取的泵示功图特征向量能够形象的描述泵示功图的边缘特征，采用加入流形正则化项的半监督核极限学习机算法对有杆泵抽油井进行故障诊断，充分利用了实际有杆泵抽油井采集到的大量未标记数据进行训练，提高了诊断的精度。
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公开(公告)号：CN107165615B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201710326671.0
申请日：2017-05-10
Applicant: 东北大学
IPC: E21B47/008 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于曲波变换和核稀疏的抽油井半监督故障诊断方法，步骤为：获取多个示功图数据作为训练样本；将多个示功图转化为井下泵功图，再将每个泵功图转化为灰度图像；对每个泵功图进行曲波变换得到系数矩阵；将全部有标签的泵功图的特征向量作为字典，对每个未标记泵功图特征向量求稀疏系数；利用稀疏系数计算每个无标签泵功图的虚拟标签；将训练样本中所有泵功图的特征向量作为字典；对每一个待诊断的测试样本计算其特征向量求得稀疏系数；利用稀疏系数计算待诊断样本的虚拟标签，断故障类型。本发明能精确的描述出泵功图的特征，基于核方法的半监督稀疏表达分类器不仅可以有效的利用未标记数据的信息，而且对有标记的样本数量要求不高。
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公开(公告)号：CN108798641A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810628647.7
申请日：2018-06-19
Applicant: 东北大学
IPC: E21B47/009 , G06K9/62 , G06Q50/02
CPC classification number: E21B47/0008 , G06K9/6247 , G06Q50/02
Abstract: 本发明涉及一种基于子空间迁移学习的有杆泵抽油井故障诊断方法，步骤为：收集运行5年以上、故障种类完备的单口抽油井的示功图历史数据Xs、对单口新井收集示功图历史数据Xt；将Xs和Xt进行主元成分分析得到初始化映射矩阵P和低维样本，利用K‑SVD对低维样本进行分解得到初始化低维字典矩阵D；根据D的维度，初始化理想系数矩阵Qs、Qt；通过迭代优化得到映射矩阵P和更新后的低维字典矩阵D；对待诊断的示功图数据利用映射矩阵P降维，并在低维空间中对其进行编码；根据编码系数，判断当前工况。本发明利用已有较完备的故障样本数据，对于较新的抽油井只需要部分类型的样本数据，不需要全部类别的故障样本，更符合实际生产需求。
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公开(公告)号：CN108979624B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201810890567.9
申请日：2018-08-07
Applicant: 东北大学
IPC: E21B47/009 , E21B47/00 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种基于示功图矩特征的有杆抽油系统摩擦因数辨识方法，涉及抽油井模型参数的辨识优化技术领域。该方法通过抽油系统主要参数模拟抽油泵工作形式，得到模拟泵功图；通过对实测悬点示功图进行差分求解得到仿真泵功图；对归一化的模拟泵功图和仿真泵功图进行基于角度的分区处理；在各子区域上分别计算Hu不变矩的三个低阶不变矩特征，得到表示示功图形状特征的矩值序列；对矩值序列进行标准化处理作为两组图形的特征向量；利用特征向量建立度量两泵功图相似程度的标准化欧氏距离；利用粒子群算法对摩擦因数寻优，得到使标准化欧氏距离最小的摩擦因数值，即为相应抽油系统的摩擦因数辨识值。本发明仿真精度高、计算方法简便、便于应用。
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公开(公告)号：CN107725031B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201710935827.5
申请日：2017-10-10
Applicant: 东北大学
IPC: E21B47/009
Abstract: 本发明涉及一种基于电功率和平衡配重的示功图采集装置及方法，安装于抽油机控制系统中，包括电参数采集模块、通讯模块、死点识别模块以及工业计算机，其中：电参数采集模块，通过一次检测元件采集设备的运行电流、电压充及功率；死点识别模块，测量抽油机曲柄运动中的下死点；通讯模块，将电参数采集模块、死点识别模块采集到的数据传输至工业计算机，并接收工业计算机的指令传送至工业计算机供电控制模块；工业计算机，通过通讯模块接收电参数采集模块上传的数据，运行示功图计算算法，输出获得示功图。本发明利用计算代替常规传感器测量，无需在驴头和游梁等位置安装载荷和位移传感器，延长使用寿命，降低作业的难度及风险，提高设备的可维护性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108805215A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810628648.1
申请日：2018-06-19
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06K9/6256 , E21B47/042 , G06K9/6269
Abstract: 本发明涉及一种基于改进果蝇算法的有杆泵抽油井动态液位软测量，步骤为：采集有杆泵抽油井生产数据；根据生产数据计算上冲程过程平均载荷和下冲程过程平均载荷和抽油机泵效；归一化处理，将数据归一化到[0，1]区间内，生成训练集和测试集；采用混合核函数作为最小二乘支持向量机模型的核函数，实测动态液位为输出数据，确定参数组合；采用IFOA对参数优化，得到最优值；代入优化参数，构造动态液位预测模型；输入数据集，生成动态液位预测结果；根据动态液位预测结果和实测动态液位数据进行预测误差评价分析。本发明提高了模型的预测的精度和推广泛化能力，随着预测时间延长，预测模型具有较高的预测精度和较强的稳定性。
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公开(公告)号：CN108805215B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201810628648.1
申请日：2018-06-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进果蝇算法的有杆泵抽油井动态液位软测量，步骤为：采集有杆泵抽油井生产数据；根据生产数据计算上冲程过程平均载荷和下冲程过程平均载荷和抽油机泵效；归一化处理，将数据归一化到[0，1]区间内，生成训练集和测试集；采用混合核函数作为最小二乘支持向量机模型的核函数，实测动态液位为输出数据，确定参数组合；采用IFOA对参数优化，得到最优值；代入优化参数，构造动态液位预测模型；输入数据集，生成动态液位预测结果；根据动态液位预测结果和实测动态液位数据进行预测误差评价分析。本发明提高了模型的预测的精度和推广泛化能力，随着预测时间延长，预测模型具有较高的预测精度和较强的稳定性。
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公开(公告)号：CN108798641B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201810628647.7
申请日：2018-06-19
Applicant: 东北大学
IPC: E21B47/009 , G06K9/62 , G06Q50/02
Abstract: 本发明涉及一种基于子空间迁移学习的有杆泵抽油井故障诊断方法，步骤为：收集运行5年以上、故障种类完备的单口抽油井的示功图历史数据Xs、对单口新井收集示功图历史数据Xt；将Xs和Xt进行主元成分分析得到初始化映射矩阵P和低维样本，利用K‑SVD对低维样本进行分解得到初始化低维字典矩阵D；根据D的维度，初始化理想系数矩阵Qs、Qt；通过迭代优化得到映射矩阵P和更新后的低维字典矩阵D；对待诊断的示功图数据利用映射矩阵P降维，并在低维空间中对其进行编码；根据编码系数，判断当前工况。本发明利用已有较完备的故障样本数据，对于较新的抽油井只需要部分类型的样本数据，不需要全部类别的故障样本，更符合实际生产需求。
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公开(公告)号：CN107165615A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710326671.0
申请日：2017-05-10
Applicant: 东北大学
IPC: E21B47/008 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于曲波变换和核稀疏的抽油井半监督故障诊断方法，步骤为：获取多个示功图数据作为训练样本；将多个示功图转化为井下泵功图，再将每个泵功图转化为灰度图像；对每个泵功图进行曲波变换得到系数矩阵；将全部有标签的泵功图的特征向量作为字典，对每个未标记泵功图特征向量求稀疏系数；利用稀疏系数计算每个无标签泵功图的虚拟标签；将训练样本中所有泵功图的特征向量作为字典；对每一个待诊断的测试样本计算其特征向量求得稀疏系数；利用稀疏系数计算待诊断样本的虚拟标签，断故障类型。本发明能精确的描述出泵功图的特征，基于核方法的半监督稀疏表达分类器不仅可以有效的利用未标记数据的信息，而且对有标记的样本数量要求不高。
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公开(公告)号：CN106951662A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710236752.1
申请日：2017-04-12
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/50 , E21B47/009
Abstract: 本发明涉及一种基于凡尔工作点的有杆泵抽油井井下工况诊断方法，采集有杆泵抽油机地面示功图K+1个，前K个示功图对应N种工况，最后一个为待诊断工况的示功图；将示功图进行归一化处理；采用重心分割法将归一化后的示功图划分为左上区域、右上区域、右下区域和左下区域；提取凡尔的四个工作点以及地面示功图的七个几何特征；利用有杆泵抽油井地面示功图的七个几何特征特征作为输入，建立连续隐马尔科夫的工况诊断模型，描述工作点及示功图特征与有杆泵抽油井井下工况之间的映射关系，实现工况诊断。本发明方法能够全面地、准确地体现井下各种工况的特点，并利用这些特征建立工况实时诊断模型，可提高有杆泵抽油井生产的安全性和高效性。
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