[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漸變型工況預(yù)警方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811176543.3
• 申請(qǐng)日: 2018-10-10
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109389170B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-11-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 何巖峰;劉雅莉;鄧嵩;王相;竇祥冀
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 常州大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/62
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 常州市英諾創(chuàng)信專(zhuān)利代理事務(wù)所(普通合伙) 32258
• 代理人: 王美華

1.一種基于3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漸變型工況預(yù)警方法，其特征是：包括以下步驟：

a、挑選符合訓(xùn)練要求的漸變型工況示功圖圖集，并對(duì)圖集進(jìn)行預(yù)處理，用處理后的示功圖圖集組成表征漸變型工況變化過(guò)程的示功體；所述的漸變型工況是指在故障工況發(fā)生之初，不會(huì)在短時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)示功圖的突變，而是隨著時(shí)間的累積才緩慢造成示功圖形變的工況；所述的示功體是指采集單口油井在漸變型工況狀態(tài)下工作一段時(shí)間內(nèi)所產(chǎn)生的所有示功圖，組成示功圖圖集并進(jìn)行預(yù)處理，將處理好的示功圖圖集按時(shí)間軸順序從老到新堆疊，示功圖的橫縱坐標(biāo)分別相對(duì)應(yīng)，外邊框相接，構(gòu)建成一個(gè)三維立體結(jié)構(gòu)圖形；

b、構(gòu)建3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于得到漸變型工況的特征描述；構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是基于3D卷積特征提取器構(gòu)造了一個(gè)3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)構(gòu)架可以從連續(xù)時(shí)間內(nèi)形成的示功圖集所組成的示功體中產(chǎn)生多通道的信息，然后在每一個(gè)通道都分別地進(jìn)行卷積和最大池化操作，最后將所有通道獲得的信息組合起來(lái)得到最終的特征描述；

c、將示功體輸入3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)3D卷積操作核去提取示功體的時(shí)間和空間特征，并輸出為特征序列；

d、在獲取的特征上學(xué)習(xí)分類(lèi)器，用于區(qū)分漸變型故障工況、突變型故障工況與正常工況，形成基于3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漸變型工況預(yù)警系統(tǒng)；所述的預(yù)警系統(tǒng)由四個(gè)模塊組成，包括：用于對(duì)收集的圖集進(jìn)行預(yù)處理的圖像預(yù)處理模塊；用于提取示功體訓(xùn)練集特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模塊；用于獲得待檢測(cè)工況示功體特征的特征提取模塊；以及根據(jù)特征對(duì)比給出工況分類(lèi)的分類(lèi)模塊；

e、在把預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)用于對(duì)未知工況的判斷時(shí)，只需將實(shí)時(shí)獲取的示功圖圖集按時(shí)間順序排列成示功體輸入3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就能實(shí)現(xiàn)工況的分類(lèi)與預(yù)測(cè)；

f、通過(guò)得到的工況識(shí)別結(jié)果擴(kuò)充訓(xùn)練集完成對(duì)漸變型工況預(yù)警系統(tǒng)的學(xué)習(xí)與更新。

2.如權(quán)利要求1所述的基于3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漸變型工況預(yù)警方法，其特征是：所述的3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從時(shí)間和空間維度上操作，然后進(jìn)行3D卷積，以捕捉從連續(xù)時(shí)間段內(nèi)得到的連續(xù)變化信息。

3.如權(quán)利要求1所述的基于3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漸變型工況預(yù)警方法，其特征是：步驟a中，所述的預(yù)處理過(guò)程包括篩選示功圖、示功圖歸一化、時(shí)間軸縮放和插值擬合中的一種或幾種的組合，以達(dá)到示功圖采集點(diǎn)同步、清晰度與坐標(biāo)軸統(tǒng)一、圖像尺寸統(tǒng)一的要求。

4.如權(quán)利要求1所述的基于3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漸變型工況預(yù)警方法，其特征是：步驟e中，所述預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用，是將預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)用于監(jiān)測(cè)有桿泵井下作業(yè)情況，對(duì)油井的實(shí)時(shí)工況進(jìn)行分析判斷；當(dāng)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)出所產(chǎn)生的工況符合漸變型工況的前期變化特征時(shí)，發(fā)出警報(bào)，提醒工作人員采取處理措施。

5.如權(quán)利要求1所述的基于3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漸變型工況預(yù)警方法，其特征是：步驟f中，所述的預(yù)警系統(tǒng)的學(xué)習(xí)與更新過(guò)程包括：a、對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生的預(yù)警結(jié)果進(jìn)行判斷；b、將新檢測(cè)出的漸變型工況示功圖圖集組成示功體添加到訓(xùn)練集中；c、用更新后的訓(xùn)練集繼續(xù)訓(xùn)練基于3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漸變型工況預(yù)警系統(tǒng)；d、使得預(yù)警系統(tǒng)始終處在持續(xù)學(xué)習(xí)識(shí)別與循環(huán)強(qiáng)化更新的過(guò)程中。