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申请/专利权人:中国石油大学(北京);安徽中控仪表有限公司
摘要:本发明涉及一种基于时序数据的抽油机井泵效预测系统和方法,抽油机井采用油泵将地层中的原油采送至集输系统,预测系统包括:输入模块,获取与油井泵效具有关联的第一工作参数;预测模块,根据第一工作参数预测后续泵效;在预测模块预测后续泵效之前,输入模块接收抽油机井工作过程中的第二工作参数及其对应的既有油井泵效,以构成训练集,与输入模块数据连接的剔除模块从第二工作参数中获取与油井泵效强关联的主成分参数,剔除模块将主成分参数和既有油井泵效按照预设的时间步以时间先后顺序的方式输入至预测模块,预测模块基于主成分参数与对应的既有油井泵效训练生成长短期神经网络预测模型,用于其预测后续泵效。
主权项:1.一种基于时序数据的抽油机井泵效预测系统,所述抽油机井采用油泵将地层中的原油采送至集输系统,与云端监控中心通信连接的所述预测系统包括:输入模块(100),获取与油井泵效具有关联的第一工作参数;预测模块(300),根据所述第一工作参数预测后续泵效;其特征在于,在所述预测模块(300)预测后续泵效之前,所述输入模块(100)接收抽油机井工作过程中的第二工作参数及其对应的既有油井泵效,以构成以时间为标识符的训练集,与所述输入模块(100)数据连接的剔除模块(200)从所述第二工作参数中获取与所述油井泵效强关联的主成分参数,所述剔除模块(200)将所述主成分参数和所述既有油井泵效按照预设的时间步以时间先后顺序的方式输入至所述预测模块(300),所述预测模块(300)基于所述主成分参数与对应的既有油井泵效训练生成长短期神经网络预测模型,用于其预测所述后续泵效;其中,所述第一工作参数是根据由所述第二工作参数确定出的所述主成分参数而确定的,采用Pearson相关系数分析获得的所述主成分参数包括泵深、泵径、理论泵排量、动液面、平均有功功率、日耗电量以及产液量,并选用主成分分析PCA与平均不纯度减少方法对所述主成分参数数据进行降维;所述输入模块(100)与设置于所述抽油机井的RTU中控采集模块能够建立间断的通信连接,以使得所述RTU中控采集模块能够将以时间为标识码打包的所述第一工作参数按照契合所述抽油机井作业规律的方式发送至所述输入模块(100),其中,所述第一工作参数与所述主成分参数彼此对应。
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