基于在线学习高斯过程有杆泵油井动态液面建模方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 动态液位测量方法 | 第12-14页 |
| 1.2.1 回声法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 压力计探测法 | 第13-14页 |
| 1.2.3 功图推算法 | 第14页 |
| 1.3 软测量技术的基本原理 | 第14-15页 |
| 1.4 在线学习高斯过程回归国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.4.1 在线学习高斯过程回归国外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4.2 在线学习高斯过程回归国内研究现状 | 第17-18页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第18-21页 |
| 第2章 有杆泵油井采油工艺 | 第21-29页 |
| 2.1 游梁式抽油机井抽油原理 | 第21-24页 |
| 2.1.1 游梁式抽油机井的组成装置 | 第21页 |
| 2.1.2 抽油泵工作原理 | 第21-24页 |
| 2.2 示功图分析 | 第24-27页 |
| 2.2.1 理论示功图分析 | 第24-26页 |
| 2.2.2 实测示功图分析 | 第26-27页 |
| 2.3 有杆泵油井的动态液面分析 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 动态液面软测量建模 | 第29-41页 |
| 3.1 高斯过程回归学习方法 | 第29-34页 |
| 3.1.1 贝叶斯学习 | 第29-31页 |
| 3.1.2 高斯过程 | 第31页 |
| 3.1.3 高斯过程回归 | 第31-33页 |
| 3.1.4 协方差函数 | 第33-34页 |
| 3.2 动态液面模型的建立 | 第34-40页 |
| 3.2.1 辅助变量的选择 | 第34-36页 |
| 3.2.2 协方差函数的选择 | 第36-37页 |
| 3.2.3 模型选择与超参数的寻优 | 第37-40页 |
| 3.2.4 动态液面模型 | 第40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 改进的在线高斯过程回归算法 | 第41-59页 |
| 4.1 在线学习 | 第41-42页 |
| 4.2 训练数据的聚类预处理 | 第42-45页 |
| 4.2.1 减法聚类 | 第43-44页 |
| 4.2.2 减法聚类的算法流程图 | 第44-45页 |
| 4.3 加入新数据 | 第45-48页 |
| 4.3.1 模型改变程度 | 第46-47页 |
| 4.3.2 新数据加入基本训练集 | 第47-48页 |
| 4.4 删除旧数据 | 第48-50页 |
| 4.4.1 数据的信息增益计算 | 第48-49页 |
| 4.4.2 遗忘函数 | 第49-50页 |
| 4.5 协方差函数的超参数寻优 | 第50-55页 |
| 4.5.1 共轭梯度法 | 第50-51页 |
| 4.5.2 人工鱼群算法 | 第51-55页 |
| 4.6 改进后的在线高斯过程回归算法 | 第55-57页 |
| 4.6.1 离线高斯过程回归算法 | 第55-56页 |
| 4.6.2 在线高斯过程回归算法 | 第56-57页 |
| 4.7 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 动态液面测量仿真验证 | 第59-69页 |
| 5.1 软测量模型的建立 | 第59-60页 |
| 5.2 软测量模型的仿真 | 第60-68页 |
| 5.2.1 离线高斯过程回归模型的仿真 | 第61-64页 |
| 5.2.2 未改进的在线高斯过程回归模型的仿真 | 第64-66页 |
| 5.2.3 改进的在线高斯过程回归模型的仿真 | 第66-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 本文总结 | 第69页 |
| 6.2 本文展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
