[發明專利]一種有桿泵抽油井故障分離方法有效
| 申請號： | 201710260900.3 | 申請日： | 2017-04-20 |
| 公開（公告）號： | CN106930751B | 公開（公告）日： | 2020-02-11 |
| 發明（設計）人： | 高憲文;王明順;魏晶亮;張平;鄭博元;張遨;張佳奇;劉俊辰 | 申請（專利權）人： | 東北大學 |
| 主分類號： | E21B47/009 | 分類號： | E21B47/009;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 21234 沈陽優普達知識產權代理事務所(特殊普通合伙) | 代理人： | 俞魯江 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 有桿泵抽 油井 故障 分離 方法 | ||
本發明涉及一種有桿泵抽油井故障分離方法，獲取采集到的少量標注故障和大量未標注的有桿泵抽油井地面示功圖，并轉化為井下泵示功圖，采用小波矩特征提取方法提取歸一化處理之后的泵示功圖的特征向量，利用半監督核極限學習機算法對泵示功圖的特征向量進行訓練學習，從而完成有桿泵抽油井的故障分離，本發明采用低頻段小波矩提取的泵示功圖特征向量能夠形象的描述泵示功圖的邊緣特征，采用加入流形正則化項的半監督核極限學習機算法對有桿泵抽油井進行故障診斷，充分利用了實際有桿泵抽油井采集到的大量未標記數據進行訓練，提高了診斷的精度。
技術領域
本發明屬于抽油井故障診斷領域，特別涉及一種有桿泵抽油井故障分離方法。
背景技術
在實際有桿泵抽油機采油過程中，泵示功圖包含了抽油井工況的大量信息。因此，分析泵示功圖已成為確定油井工況的最可靠手段之一，傳統采油過程中一般的故障診斷方法是依靠專家和現場技術工作人員對泵示功圖進行分析，這種方式診斷周期過長，對復雜功圖的診斷往往無法滿足生產的需求。
在現代科學技術發展的基礎上，很多基于泵示功圖的計算機分析方法越來越受到該領域專家學者的重視，通過計算機提取泵示功圖特征參數，鑒于不變矩的平移、旋轉及尺度不變性，讓其成為使用比較普遍的特征提取方法，但是對泵示功圖分區分塊以及全局的提取特征向量的不變矩有著計算量復雜，受噪聲干擾影響大等缺點，所以在細微差別上分辨率低，而小波矩就可以克服以上缺點，采用小波矩提取泵示功圖特征量，不僅能得到示功圖的全局特征，還可以得到局部特征，有著更高的分辨率。
實際有桿泵抽油井生產過程中會采集到大量未被標記的(專家和技術人員未識別標記的)泵示功圖，能否充分地實時地利用這些泵示功圖的數據，是該領域的技術重點和難點。
發明內容
針對現有技術的不足，本發明提出了一種有桿泵抽油井故障分離方法。
本發明的技術方案是：
一種有桿泵抽油井故障分離方法，包括以下步驟：
步驟1：采集l個已知故障類型的有桿泵抽油井地面示功圖和u個未知故障類型的有桿泵抽油井地面示功圖；
步驟2：將l+u個有桿泵抽油井地面示功圖轉化為井下泵示功圖；
步驟3：采用小波矩的特征提取方法對有桿泵抽油井井下的泵示功圖進行特征提??；
步驟3.1：對l+u個有桿泵抽油井井下泵示功圖進行歸一化處理。
步驟3.2：對歸一化后的懸點載荷位移進行極坐標變換。
步驟3.3：通過對θ積分來計算徑向函數Sq(r)，所述計算式為：
Sq(r)＝∫f(r，θ)ejqθdθ
步驟3.4：計算泵示功圖的小波矩Wm,n,q，所述計算式為：
Wm,n,q＝||∫Sq(r)ψm,n(r)rdr||
步驟4：采用基于流形正則化的半監督核極限學習機算法對提取的標記和未標記泵示功圖特征向量進行分類，完成有桿泵抽油井的故障分離；
步驟4.1：對于少部分已知故障類型和正常工況的泵示功圖特征向量，通過專家和現場工人的經驗進行標記，使其具有類標簽，這類特征數據表示為：
而大部分直接采集到的未經過標記的泵示功圖的特征向量表示為：
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