油井动液面测量算法研究
发布时间：2022-01-08 18:02
抽油机油井动液面是指抽油机在正常的生产作业过程中,抽油机杆和套管之间的环形空间中所渗出的原油形成的动态液面。实时监控动液面深度值是保证油井安全高效生产作业,实现油井开采生产效率和产量最大化的重要参数。在采用声波探测法进行动液面深度值测量时,声波信号受到复杂背景噪声和长距离传播存在衰减等因素的影响,使得测得的动液面回波信号曲线噪声较多、不易辨识,从而不能直接通过测得的回波信号精确的识别出动液面的位置,影响动液面深度值的计算。针对这个问题,本文重点分析了传统的傅里叶变换、小波变换、谱减法等去噪算法存在的问题,研究了深度卷积神经网络在信号处理,动液面位置识别方面的运用。采用宽第一层核的深度卷积神经网络的分析处理方法从含有复杂背景噪声混合信号中提取出动液面反射波信号,准确识别出动液面位置。通过在理想的动液面信号中添加高斯白噪声模拟真实动液面信号,不断改变第一层卷积核的大小,根据动液面信号识别准确率的变化,证明增大第一层卷积核对提高动液面识别准确率是有必要的;同时将构建的WDCNN模型与其他去噪识别算法进行了横向的比较,在改变信噪比的情况下,分析了各种算法的抗噪性。最后进行了实测动液面信号的识别...
【文章来源】：河南科技大学河南省
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景以及研究意义
1.2 油井动液面测量研究现状
1.2.1 动液面测量方法
1.3 国内外发展现状
1.4 卷积神经网络理论
1.4.1 卷积神经网络理论发展的现状
1.4.2 基于卷积神经网络的动液面位置识别
1.5 论文的研究内容
第2章 动液面测量相关问题分析
2.1 抽油机井系统简介
2.1.1 动液面介绍
2.1.2 动液面测量方法介绍与选择
2.2 测量声波信号的问题
2.3 传统的动液面回波信号降噪方法
2.3.1 稀疏分解法
2.3.2 小波变换法
2.3.3 双频段带通滤波法
2.3.4 盲源分离法
2.3.5 谱减法
2.4 小结
第3章 基于一维卷积神经网络的动液面位置识别算法
3.1 卷积神经网络算法原理
3.1.1 卷积神经网络训练过程
3.1.2 前向传播
3.1.3 反向传播
3.2 卷积神经网络分类流程
3.3 卷积神经网络结构与其他算法比较分析
3.4 动液面位置识别的一维卷积神经网络架构
3.4.1 卷积层
3.4.2 激活层
3.4.3 池化层
3.4.4 全连接层
3.4.5 目标函数
3.5 卷积神经网络的反向传播误差
3.5.1 全连接层反向传播求导误差
3.5.2 池化层反向传播求导误差
3.5.3 卷积层反向传播求导误差
3.6 模拟动液面信号位置识别性能分析
3.6.1 准备噪声信号
3.6.2 第一层卷积核大小对动液面信号抗噪性的影响
3.6.3 不同去噪算法抗噪性分析
3.7 小结
第4章 实测动液面信号识别分析
4.1 油井动液面测量设备
4.1.1 声波信号无线传输设计
4.1.2 控制系统与相关外围电路
4.1.3 实时监控系统上位机设计
4.2 实测动液面位置信号识别测试
4.2.1 延长油田实测动液面数据实验分析
4.2.2 与其他动液面识别算法比较分析
4.3 域适应问题分析
4.4 小结
第5章 结论
参考文献
致谢
攻读学位期间的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于贪婪选择的半朴素贝叶斯分类器研究[J]. 王辉,张帆,李玉杰. 东北师大学报(自然科学版). 2018(02)
[2]基于GPRS的煤矿远程监控通用终端设计[J]. 刘青川,沈海军,闻娜,王如松. 煤炭技术. 2017(12)
[3]K最近邻算法理论与应用综述[J]. 毋雪雁,王水花,张煜东. 计算机工程与应用. 2017(21)
[4]基于改进自适应EEMD的柴油机气缸磨损诊断[J]. 王凤利,邢辉,邱赤东,段树林,李宏坤. 内燃机学报. 2017(01)
[5]基于改进Fisher准则的深度卷积神经网络识别算法[J]. 孙艳丰,齐光磊,胡永利,赵璐. 北京工业大学学报. 2015(06)
[6]基于nRF24L01和STM32L152RD超低功耗无线通信系统[J]. 丛林,杨凯,胡文东,徐文涛,黄烨. 电视技术. 2013(17)
[7]动液面远程自动连续测量装置实现[J]. 万晓凤,易其军,雷继棠,丁卯,张燕飞. 工程设计学报. 2013(03)
[8]基于SIM900A的物联网短信报警系统[J]. 翟顺,王卫红,张衎,李鹏. 现代电子技术. 2012(05)
[9]基于Zigbee/GPRS物联网网关系统的设计与实现[J]. 陈琦,韩冰,秦伟俊,皇甫伟. 计算机研究与发展. 2011(S2)
[10]抽油井环空液面深度自动监测与实现[J]. 徐爱钧. 石油天然气学报. 2011(09)
博士论文
[1]中国石油进口依存度问题研究[D]. 张祺.武汉大学 2013
硕士论文
[1]基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法研究[D]. 张伟.哈尔滨工业大学 2017
[2]基于稀疏分解的油井动液面声波信号去噪研究[D]. 岳武峰.东北石油大学 2016
[3]基于卷积神经网络的变速器故障分类识别研究[D]. 曾雪琼.华南理工大学 2016
[4]基于盲源分离的油井动液面连续监测系统[D]. 金立旸.东北石油大学 2014
[5]基于在线学习高斯过程有杆泵油井动态液面建模方法研究[D]. 张栋.东北大学 2014
[6]声波法测油井动液面信号辨识技术研究[D]. 林立星.中国石油大学 2011
[7]基于加速度传感器的示功图测试与分析系统研究[D]. 张家珍.中国石油大学 2009
本文编号：3577024
【文章来源】：河南科技大学河南省
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景以及研究意义
1.2 油井动液面测量研究现状
1.2.1 动液面测量方法
1.3 国内外发展现状
1.4 卷积神经网络理论
1.4.1 卷积神经网络理论发展的现状
1.4.2 基于卷积神经网络的动液面位置识别
1.5 论文的研究内容
第2章 动液面测量相关问题分析
2.1 抽油机井系统简介
2.1.1 动液面介绍
2.1.2 动液面测量方法介绍与选择
2.2 测量声波信号的问题
2.3 传统的动液面回波信号降噪方法
2.3.1 稀疏分解法
2.3.2 小波变换法
2.3.3 双频段带通滤波法
2.3.4 盲源分离法
2.3.5 谱减法
2.4 小结
第3章 基于一维卷积神经网络的动液面位置识别算法
3.1 卷积神经网络算法原理
3.1.1 卷积神经网络训练过程
3.1.2 前向传播
3.1.3 反向传播
3.2 卷积神经网络分类流程
3.3 卷积神经网络结构与其他算法比较分析
3.4 动液面位置识别的一维卷积神经网络架构
3.4.1 卷积层
3.4.2 激活层
3.4.3 池化层
3.4.4 全连接层
3.4.5 目标函数
3.5 卷积神经网络的反向传播误差
3.5.1 全连接层反向传播求导误差
3.5.2 池化层反向传播求导误差
3.5.3 卷积层反向传播求导误差
3.6 模拟动液面信号位置识别性能分析
3.6.1 准备噪声信号
3.6.2 第一层卷积核大小对动液面信号抗噪性的影响
3.6.3 不同去噪算法抗噪性分析
3.7 小结
第4章 实测动液面信号识别分析
4.1 油井动液面测量设备
4.1.1 声波信号无线传输设计
4.1.2 控制系统与相关外围电路
4.1.3 实时监控系统上位机设计
4.2 实测动液面位置信号识别测试
4.2.1 延长油田实测动液面数据实验分析
4.2.2 与其他动液面识别算法比较分析
4.3 域适应问题分析
4.4 小结
第5章 结论
参考文献
致谢
攻读学位期间的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于贪婪选择的半朴素贝叶斯分类器研究[J]. 王辉,张帆,李玉杰. 东北师大学报(自然科学版). 2018(02)
[2]基于GPRS的煤矿远程监控通用终端设计[J]. 刘青川,沈海军,闻娜,王如松. 煤炭技术. 2017(12)
[3]K最近邻算法理论与应用综述[J]. 毋雪雁,王水花,张煜东. 计算机工程与应用. 2017(21)
[4]基于改进自适应EEMD的柴油机气缸磨损诊断[J]. 王凤利,邢辉,邱赤东,段树林,李宏坤. 内燃机学报. 2017(01)
[5]基于改进Fisher准则的深度卷积神经网络识别算法[J]. 孙艳丰,齐光磊,胡永利,赵璐. 北京工业大学学报. 2015(06)
[6]基于nRF24L01和STM32L152RD超低功耗无线通信系统[J]. 丛林,杨凯,胡文东,徐文涛,黄烨. 电视技术. 2013(17)
[7]动液面远程自动连续测量装置实现[J]. 万晓凤,易其军,雷继棠,丁卯,张燕飞. 工程设计学报. 2013(03)
[8]基于SIM900A的物联网短信报警系统[J]. 翟顺,王卫红,张衎,李鹏. 现代电子技术. 2012(05)
[9]基于Zigbee/GPRS物联网网关系统的设计与实现[J]. 陈琦,韩冰,秦伟俊,皇甫伟. 计算机研究与发展. 2011(S2)
[10]抽油井环空液面深度自动监测与实现[J]. 徐爱钧. 石油天然气学报. 2011(09)
博士论文
[1]中国石油进口依存度问题研究[D]. 张祺.武汉大学 2013
硕士论文
[1]基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法研究[D]. 张伟.哈尔滨工业大学 2017
[2]基于稀疏分解的油井动液面声波信号去噪研究[D]. 岳武峰.东北石油大学 2016
[3]基于卷积神经网络的变速器故障分类识别研究[D]. 曾雪琼.华南理工大学 2016
[4]基于盲源分离的油井动液面连续监测系统[D]. 金立旸.东北石油大学 2014
[5]基于在线学习高斯过程有杆泵油井动态液面建模方法研究[D]. 张栋.东北大学 2014
[6]声波法测油井动液面信号辨识技术研究[D]. 林立星.中国石油大学 2011
[7]基于加速度传感器的示功图测试与分析系统研究[D]. 张家珍.中国石油大学 2009
本文编号：3577024
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