[发明专利]一种基于残差神经网络的抽油机井故障诊断方法及系统有效
| 申请号： | 202110264318.0 | 申请日： | 2021-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN112949196B | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 檀朝东;陈培堯;冯钢;檀竹南 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（北京）;北京雅丹石油技术开发有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥中博知信知识产权代理有限公司 34142 | 代理人： | 张加宽 |
| 地址： | 102249*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及油气勘探与开发技术领域，特别涉及一种基于残差神经网络的抽油机井故障诊断方法及系统；所述的方法包括使用当前示功图实际载荷最值进行归一化，以及，对于当前的示功图数据集，使用聚类算法获得k个归一化尺度，进而获得k+1个归一化示功图；然后将示功图二值化，基于pytorch实现了k+1输入通道的18层残差卷积神经网络作为图像识别网络模型；本发明结合示功图多尺度归一化方法，构建了多通道的深度残差卷积神经网络的示功图分类模型，使用了BN、Relu等深度学习的神经网络训练技术，在多尺度归一化方法(k＝10)得到的数据集下训练、测试，该模型收敛鲁棒性好，测试准确率达到95.6％。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 抽油机 故障诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
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