1DCNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在油田中的應用
作者：騰控科技 來(lái)源：www.code-slinger.com 發(fā)布于：2024-10-23 12:45:41
采用1D-CNN模型，使用已經(jīng)訓練好的參數，通過(guò)示功圖曲線(xiàn)和功率曲線(xiàn)，可以識別油井常見(jiàn)工作狀態(tài)，包括但不限于正常工作，供液不足，伴氣影響，氣鎖，碰泵，閥關(guān)閉延遲，柱塞脫出，游動(dòng)閥漏失，固定閥漏失，皮帶斷，皮帶打滑等。
相關(guān)技術(shù)已經(jīng)在申請國家發(fā)明專(zhuān)利，敬請關(guān)注
新增功能
供液不足分級判斷分為3級
嚴重供液不足，供液不足，輕微供液不足
