[發(fā)明專利]一種基于子空間遷移學(xué)習(xí)的有桿泵抽油井故障診斷方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810628647.7
• 申請(qǐng)日: 2018-06-19
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108798641B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-06-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高憲文;張遨;王明順;魏晶亮;鄭博元;侯延彬;李書(shū)行;李東玉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 東北大學(xué)
• 主分類號(hào): E21B47/009
• 分類號(hào): E21B47/009;G06K9/62;G06Q50/02
• 代理公司: 沈陽(yáng)優(yōu)普達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 21234
• 代理人: 李曉光

1.一種基于子空間遷移學(xué)習(xí)的有桿泵抽油井故障診斷方法，其特征在于包括以下步驟：

1)收集運(yùn)行5年以上、故障種類完備的單口抽油井的示功圖歷史數(shù)據(jù)X_s、對(duì)單口新井收集示功圖歷史數(shù)據(jù)X_t，其中X_s故障種類完備，X_t故障種類不完備；

2)初始化參數(shù)，確定低維空間的維度d，懲罰因子μ＞0，0＜γ＜1，β，λ，ρ，μ_max和最大迭代次數(shù)T_max；

3)將X_s和X_t作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行主元成分分析得到初始化映射矩陣P和低維樣本，利用K-SVD對(duì)低維樣本進(jìn)行分解得到初始化低維字典矩陣D；

4)根據(jù)D的維度，初始化理想系數(shù)矩陣Q_s、Q_t；

5)通過(guò)迭代優(yōu)化得到映射矩陣P和更新后的低維字典矩陣D；

6)對(duì)待診斷的示功圖數(shù)據(jù)利用映射矩陣P降維，并在低維空間中對(duì)其進(jìn)行編碼；

7)根據(jù)上一步計(jì)算得到的編碼系數(shù)，判斷當(dāng)前工況；

步驟4)中，利用標(biāo)簽信息，根據(jù)低維字典矩陣D的維數(shù)和已有故障樣本X_s、X_t分別建立理想系數(shù)矩陣Q_s和Q_t，矩陣Q_t中含有零列向量。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于子空間遷移學(xué)習(xí)的有桿泵抽油井故障診斷方法，其特征在于：步驟5)中迭代優(yōu)化需優(yōu)化如下目標(biāo)函數(shù)：

s.t.：P^TX_s＝DZ_s+E_s

P^TX_t＝DZ_t+E_t

其中，Z_s為系數(shù)矩陣，Z_t表示在低維空間中，經(jīng)過(guò)降維的樣本P^TX_s和P^TX_t關(guān)于D的重構(gòu)系數(shù)，E_s和E_t是重構(gòu)誤差，Q_s、Q_t為理想系數(shù)矩陣，β和λ為懲罰因子，||·||_F為frobenius范數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于子空間遷移學(xué)習(xí)的有桿泵抽油井故障診斷方法，其特征在于：步驟5)中，通過(guò)優(yōu)化得到低維字典矩陣D，使得所有樣本X_s、X_t在通過(guò)映射矩陣P降維后，可以在低維空間中由D線性重構(gòu)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于子空間遷移學(xué)習(xí)的有桿泵抽油井故障診斷方法，其特征在于：故障種類完備是指抽油過(guò)程中常見(jiàn)的工況種類，包含：泵上碰、泵下碰、泵供液不足、氣體影響、游動(dòng)閥漏失、固定閥漏失、游動(dòng)閥和固定閥同時(shí)漏失、活塞脫出工作筒以及抽油桿斷脫，缺少上述任何一種或幾種都屬于不完備的情況。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于子空間遷移學(xué)習(xí)的有桿泵抽油井故障診斷方法，其特征在于：泵上碰是指在抽油機(jī)上下往復(fù)抽油的過(guò)程中上頂端即上死點(diǎn)，柱塞與泵頭相撞；泵下碰是指柱塞和固定閥罩相撞；氣體影響是指油氣混合物進(jìn)入泵內(nèi)。