[發明專利]一種基于時序分析的電參降噪方法

在審

• 申請號: 202210870153.6
• 申請日: 2022-07-22
• 公開（公告）號: CN115204235A
• 公開（公告）日: 2022-10-18
• 發明（設計）人: 田青
• 申請（專利權）人: 大慶正方軟件科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06F17/18
• 代理公司: 成都佳劃信知識產權代理有限公司 51266
• 代理人: 楚鴻艷

本發明涉及數據降噪技術領域，尤其涉及一種基于時序分析的電參降噪方法，包括如下步驟：步驟1.從油田物聯網數據庫調用時序電參數據；步驟2.最新數據與最新歷史數據進行皮爾遜相關對比；步驟3.分別比對抽油機全周期360度的皮爾遜相關系數P360和抽油機上沖程前90度的皮爾遜相關系數P90；步驟4.根據P360、P90結果判斷數據的變化是否是地下工況變化；步驟5.循環上述步驟，本公開通過采用線性差值法將數據補全到統一長度，繼而通過皮爾遜進行相關性分析，根據相關系結果確定數據是否為噪聲，簡單高效地進行電參噪聲數據的分析與確定，并且可以有效去除噪聲數據。

技術領域

本發明涉及數據降噪技術領域，尤其涉及一種基于時序分析的電參降噪方法。

背景技術

本部分中的陳述僅提供與本公開有關的背景信息并且不構成現有技術。

時序是為了維持數據信號與其參考時鐘信號之間的相對位置，保證在時鐘上升沿或者下降沿附近的數據能夠維持穩定，這樣數據就能被有效的讀取，時序參數分成了三類，一類是用來描述驅動端的，一類是用來描述接收端的，還有一類是用來描述傳輸通道的。

現有公開的技術應用中，最為重要的抽油機日常生產中，就會由于各種偶然因素，例如電參波動、機械振動、年久失修等的影響，使得電參數據中存在許多噪聲，這些噪聲嚴重影響了進一步針對驅動端數據，接收端數據以及傳輸通道數據等的分析和處理，因此必須預先去噪。

發明內容

發明人通過研究發現：抽油機的電參波動以及常見的機械振動，例如軸向振動波，切向振動波等，還有經過長久未使用或者長時間使用而未及時修理導致的功率等的損耗，均會慢慢增加電參數據中混雜的噪聲。

本公開的目的在于提供一種基于時序分析的電參降噪方法，通過對原始數據進行預處理，再對預處理后的原始數據與歷史數據相關性分析，來解決現有技術無法進行有效去除電參噪聲數據的技術問題。

據本公開的一個方面，提供一種基于時序分析的電參降噪方法，包括如下步驟：

步驟1.從油田物聯網數據庫調用時序電參數據，對原始數據進行線性插值，所有數據統一轉換成360點，對應抽油機運轉的360度；

步驟2.最新數據與最新歷史數據進行皮爾遜相關對比，最新數據與歷史數據進行逐點對比，對比方法參照如下公式：

其中X：最新數據；Y：歷史數據；：最新數據均值；：歷史數據均值；

步驟3.分別比對抽油機全周期360度的皮爾遜相關系數P360和抽油機上沖程前90度的皮爾遜相關系數P90，得到數據P360和數據P90；

步驟4.根據P360、P90結果判斷數據的變化是否是地下工況變化；

步驟5.循環上述步驟1-4，直至降噪結束，停止循環。

本公開的一些實施例中，所述時序電參數據包括驅動端數據，接收端數據以及傳輸通道數據。

本公開的一些實施例中，所述判斷標準為：如果P360≥0.8且P90≥ 0.92，則屬于地下工況變化；反之則為噪聲數據。

本公開的一些實施例中，所述判斷標準為：如果P3600.8且P900，則屬于地下工況變化，反之則為噪聲數據。

本公開與目前公開的技術相比，具有如下的優點和有益效果：本公開通過采用線性差值法將數據補全到統一長度，繼而通過皮爾遜進行相關性分析，根據相關系結果確定數據是否為噪聲，簡單高效地進行電參噪聲數據的分析與確定，并且可以有效去除噪聲數據。

附圖說明

圖1是本發明的邏輯流程圖；

圖2是本發明的抽油機正常生產波動時的功率曲線與正常功率曲線對比圖；