[发明专利]一种基于故障分析模型的电潜螺杆泵智能优化方法有效
| 申请号： | 201811383912.6 | 申请日： | 2018-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN109543289B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 何岩峰;刘雅莉;王相;窦祥骥;徐慧 | 申请（专利权）人： | 常州大学 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 常州市英诺创信专利代理事务所(普通合伙) 32258 | 代理人： | 王美华 |
| 地址： | 213164 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于故障分析模型的电潜螺杆泵智能优化方法，所述的优化方法为：首先建立故障分析模型，对电潜螺杆泵存在的故障及其对应的原因进行研究，并针对研究结果提出参数改进措施；然后用改进后的参数设置结果训练神经网络；最后将训练好的神经网络用于指导非常规开采条件下的电潜泵优化设，通过参数优化以避免故障的发生而提高电潜泵使用寿命。本发明通过神经网络智能优化，提高了电潜泵设计的准确性，使得理论支撑得到的设计结果能较好地适应地层要求，并可针对生产环境对电潜泵泵体可能会造成的损害进行损害机理研究，避免了在生产过程中由于地层及流体对泵体的磨损与腐蚀而造成的故障，保证了电潜螺杆泵较长的使用寿命。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 故障 分析 模型 螺杆 智能 优化 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于故障分析模型的电潜螺杆泵智能优化方法，所述电潜螺杆泵用于海上油田且具有较大井深的油井开采过程，以及用于稠油出砂油井中的原油举升过程，其特征是：所述的优化方法为：首先建立故障分析模型，对电潜螺杆泵存在的故障及其对应的原因进行研究，并针对研究结果提出参数改进措施；然后用改进后的参数设置结果训练神经网络；最后将训练好的神经网络用于指导非常规开采条件下的电潜泵优化设，通过参数优化以避免故障的发生而提高电潜泵使用寿命。
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