【摘 要】
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结合油井动液面监测系统的构成及故障特点,提出一种基于改进卷积神经网络的油井动液面监测系统故障诊断模型。该模型采用全局平均池化技术代替全连接层,采集油井动液面监测系统在各个故障下运行时的动液面波形图作为模型输入,在Matlab平台进行仿真模拟。通过实验仿真分析及应用,与传统卷积神经网络进行对比可知,改进卷积神经网络在训练集准确率及训练时间均优于传统卷积神经网络,且模型故障诊断结果与现场故障类型一致。
【机 构】
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西安石油大学电子工程学院,陕西省油气井测控技术重点实验室
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结合油井动液面监测系统的构成及故障特点,提出一种基于改进卷积神经网络的油井动液面监测系统故障诊断模型。该模型采用全局平均池化技术代替全连接层,采集油井动液面监测系统在各个故障下运行时的动液面波形图作为模型输入,在Matlab平台进行仿真模拟。通过实验仿真分析及应用,与传统卷积神经网络进行对比可知,改进卷积神经网络在训练集准确率及训练时间均优于传统卷积神经网络,且模型故障诊断结果与现场故障类型一致。
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