煤层气远程监控系统设计及智能排采算法研究

发布时间：2017-09-21 06:36

  本文关键词：煤层气远程监控系统设计及智能排采算法研究

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【摘要】：煤层气由于具有高热值和燃烧无污染等特点,受到多个国家的关注。煤层气的开采过程中需要测量和记录的数据比较多,合理地设计煤层气排采数据监控系统能够提高煤层气开采的效率和安全性,降低人员的劳动强度。本文设计了一套基于嵌入式系统和服务器的煤层气排采远程监控系统,实现了数据采集、数据实时显示、排采控制和自动排采等功能。另外,为了合理地调控在各个煤层气井投入的人力物力,并合理地选择自动排采的方式,本文还研究了煤层气的流量预测算法,并将算法融合到了煤层气排采速率的控制中。本文的研究目的和意义是提高煤层气排采的自动化程度和安全性、可控性,减少相关的资源成本,提高煤层气产量。本文分析了煤层气排采过程中的数据采集和排采控制的功能需求,提出了几种基于嵌入式和远程服务器的煤层气排采远程监控系统方案,在综合分析和比较了几套方案的优缺点之后,确定了一套最优方案,即基于数据采集节点、现场人机终端、GPRS模块、远程服务器和网页端的远程监控方案。本文对该方案的软硬件设计过程做了较为详细的叙述。为了合理调控各个煤层气井的投入,并合理地选择自动排采的方式,本文用BP神经网络、径向基神经网络和自适应神经网络进行了大量样本实验,以获得较好的流量预测效果。在实验后,根据计算时长、数据采集时长等因素,确定了适合流量预测的神经网络训练参数和类型,并利用多元回归和三种神经网络的预测结果进行了对比。目前能将误差均方差控制在比较小的范围中,但预测结果还有待进一步的优化。煤层气排采除了数据监控的需求外,还有自动排采的需求,本文采用PID控制和煤层气流量预测相互结合的煤层气智能排采方案,将流量预测值作为PID控制输出的重要参考。本文设计的煤层气排采远程监控系统在实际使用过程中证实可以较好地满足功能需求,为数据分析记录人员和现场巡井人员减小了工作量,提供了方便,本文所采用的PID控制结合流量预测的智能排采方案也能对排采过程起到预期的效果。煤层气的流量预测基本可以满足实际应用所需的准确程度。
【关键词】：煤层气 数据采集 远程监控 预测
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TE938
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 引言10-11
• 1.2 数据采集系统简介11-12
• 1.3 相关领域的技术现状12-14
• 1.3.1 国内外煤层气开采概况12
• 1.3.2 国内外嵌入式系统概况12
• 1.3.3 国内外数据采集系统概况12-13
• 1.3.4 国内外计算智能概况13-14
• 1.4 研究内容和论文组织结构14-17
• 1.4.1 主要研究内容14-15
• 1.4.2 论文组织结构15-17
• 第二章 系统功能分析和方案设计17-22
• 2.1 煤层气排采工艺17-19
• 2.2 系统方案及优缺点分析19-20
• 2.3 最终方案确定20-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第三章 系统硬件设计22-31
• 3.1 数据采集节点硬件设计22-23
• 3.2 现场人机终端硬件设计23-25
• 3.3 远程数据传输设计25-28
• 3.4 系统抗干扰设计28-29
• 3.5 本章小结29-31
• 第四章 系统软件设计31-45
• 4.1 数据采集节点软件设计31-36
• 4.2 现场人机终端软件设计36-39
• 4.3 服务器端软件设计39-41
• 4.4 自动排采算法设计41-44
• 4.5 本章小结44-45
• 第五章 流量预测算法设计45-71
• 5.1 煤层气流量预测算法概述45-47
• 5.2 BP神经网络47-57
• 5.2.1 时间间隔1分钟的BP神经网络样本实验48-55
• 5.2.2 时间间隔1小时数据的BP神经网络样本实验55-57
• 5.3 径向基神经网络57-61
• 5.4 自适应神经网络61-63
• 5.5 多元回归63-67
• 5.6 使用实验确定的神经网络参数展示预测结果67-70
• 5.7 本章小结70-71
• 第六章 总结与展望71-74
• 6.1 总结71-73
• 6.2 展望73-74
• 参考文献74-77
• 攻读学位期间的研究成果77-78
• 致谢78

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