1DCNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在油田中的應(yīng)用
作者：騰控科技 來源：m.ugcgdifd.cn 發(fā)布于：2024-10-23 12:45:41
采用1D-CNN模型，使用已經(jīng)訓(xùn)練好的參數(shù)，通過示功圖曲線和功率曲線，可以識(shí)別油井常見工作狀態(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(qǐng)國(guó)家發(fā)明專利，敬請(qǐng)關(guān)注
新增功能
供液不足分級(jí)判斷分為3級(jí)
嚴(yán)重供液不足，供液不足，輕微供液不足
