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基于神经网络的功图诊断方法研究
文献摘要：
介绍了基于卷积神经网络技术开展功图诊断方法研究.针对采用传统单井诊断技术,如灰度特征识别、载荷位移特征识别的局限性,依托神经网络建立了一种有杆抽油系统示功图诊断方法,并借助功能强大的卷积神经网络进行模型训练,应用软件系统进行功图诊断.实例诊断结果与实际测试结果吻合,证明该方法可以对不同工况的功图进行快速、准确有效的特征聚类和模式识别,具有较高的应用价值.
文献关键词：
故障诊断;模式识别;卷积神经网络;样本训练;人工智能
中图分类号：
作者姓名：
丁煜晖;肖翔;李恺;宋晨
作者机构：
中国石油新疆油田公司数据公司;中国石油新疆油田公司陆梁油田作业区
文献出处：
引用格式：
[1]丁煜晖;肖翔;李恺;宋晨-.基于神经网络的功图诊断方法研究)[J].信息系统工程,2022(06):137-140
A类：
有杆抽油系统
B类：
神经网络技术,单井,诊断技术,灰度特征,特征识别,位移特征,示功图诊断,功能强大,模型训练,应用软件,软件系统,诊断结果,实际测试,不同工况,确有,特征聚类,模式识别,样本训练
AB值：
0.322041
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