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人工神经网络自学习方法在大港滩海油田的应用
被引量:
3
1
作者
檀朝东
Bangert Patrick
+2 位作者
刘柏良
任贵山
张杰
《中国石油和化工》
2010年第11期46-47,共2页
本文以人工神经网络自学习方法在大港滩海油田的试验为例,探讨能否利用人工神经网络自学习方法预测泵的工作状况并通过生产参数优化提高电潜泵油井产量。试验结果表明,该方法可以解决电潜泵油井生产过程中的两大问题:预测泵的工作状况...
本文以人工神经网络自学习方法在大港滩海油田的试验为例,探讨能否利用人工神经网络自学习方法预测泵的工作状况并通过生产参数优化提高电潜泵油井产量。试验结果表明,该方法可以解决电潜泵油井生产过程中的两大问题:预测泵的工作状况、实时计算并优化泵的最大合理产量。操作人员根据预测结果可及时合理地采取防范措施,尽量避免故障的发生或将故障损失降到最低,及时调整油井的合理产量,使油井处于最佳生产状态,提高电潜泵油井生产运行的稳定性,并提高了试验油井产量的5%。
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关键词
电潜泵
人工神经网络
自学习
历史数据
拟合
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题名
人工神经网络自学习方法在大港滩海油田的应用
被引量:
3
1
作者
檀朝东
Bangert Patrick
刘柏良
任贵山
张杰
机构
中国石油大学
algorithmica technologies gmbh
Advanced International Research Institute on Industrial Optimization
gmbh
Department of Mathematics
中国石油大港油田公司
北京雅丹石油技术开发有限公司
出处
《中国石油和化工》
2010年第11期46-47,共2页
文摘
本文以人工神经网络自学习方法在大港滩海油田的试验为例,探讨能否利用人工神经网络自学习方法预测泵的工作状况并通过生产参数优化提高电潜泵油井产量。试验结果表明,该方法可以解决电潜泵油井生产过程中的两大问题:预测泵的工作状况、实时计算并优化泵的最大合理产量。操作人员根据预测结果可及时合理地采取防范措施,尽量避免故障的发生或将故障损失降到最低,及时调整油井的合理产量,使油井处于最佳生产状态,提高电潜泵油井生产运行的稳定性,并提高了试验油井产量的5%。
关键词
电潜泵
人工神经网络
自学习
历史数据
拟合
分类号
TE58 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
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作者
出处
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被引量
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1
人工神经网络自学习方法在大港滩海油田的应用
檀朝东
Bangert Patrick
刘柏良
任贵山
张杰
《中国石油和化工》
2010
3
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