| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 油井故障诊断方法国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 示功图分类诊断方法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 示功图特征提取研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.4 基于示功图的油井故障诊断软件系统研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 课题主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 课题研究技术路线 | 第18页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 油井故障诊断软件需求分析及总体方案设计 | 第20-30页 |
| 2.1 软件详细设计 | 第20-22页 |
| 2.1.1 软件预期功能 | 第20-21页 |
| 2.1.2 系统平台开发和设计 | 第21页 |
| 2.1.3 故障诊断软件功能模块划分 | 第21-22页 |
| 2.2 软件组织结构设计 | 第22-25页 |
| 2.2.1 软件总体功能框架 | 第22-23页 |
| 2.2.2 油井实时故障诊断模块 | 第23页 |
| 2.2.3 数据库模块 | 第23页 |
| 2.2.4 故障预测和分析模块 | 第23-25页 |
| 2.3 数据库设计 | 第25-29页 |
| 2.3.1 数据库概念结构设计 | 第25-27页 |
| 2.3.2 数据库逻辑结构设计 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 抽油机井实时故障诊断方法研究 | 第30-45页 |
| 3.1 示功图预处理 | 第30-34页 |
| 3.1.1 Freeman链码的基本原理 | 第30-31页 |
| 3.1.2 示功图数据和起始点归一化 | 第31-33页 |
| 3.1.3 简化示功图数据点 | 第33-34页 |
| 3.2 示功图特征提取 | 第34-37页 |
| 3.2.1 示功图轮廓链码计算和表示 | 第34-35页 |
| 3.2.2 示功图特征提取 | 第35-37页 |
| 3.3 抽油机井故障诊断方法研究 | 第37-41页 |
| 3.3.1 示功图典型故障分类 | 第37-38页 |
| 3.3.2 区域相似度划分法 | 第38-39页 |
| 3.3.3 故障综合诊断法 | 第39-41页 |
| 3.4 基于BP神经网络的抽油机井故障诊断研究 | 第41-44页 |
| 3.4.1 BP神经网络模型与算法 | 第41-42页 |
| 3.4.2 BP神经网络模型设计 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 抽油机井故障诊断分析系统研究 | 第45-71页 |
| 4.1 地面示功图到泵功图转化 | 第45-50页 |
| 4.1.1 波动方程的建立和求解 | 第45-49页 |
| 4.1.2 波动方程求解的计算机实现 | 第49-50页 |
| 4.2 油井故障示功图模拟 | 第50-58页 |
| 4.2.1 故障示功图模拟方法研究 | 第50-51页 |
| 4.2.2 故障示功图模拟具体实现 | 第51-56页 |
| 4.2.3 故障示功图数据模拟具体实现 | 第56-58页 |
| 4.3 多功图演化分析 | 第58-61页 |
| 4.3.1 多功图预测方法 | 第58-60页 |
| 4.3.2 多功图演化分析 | 第60-61页 |
| 4.4 抽油机井故障工况分析 | 第61-70页 |
| 4.4.1 确定双凡尔开、闭位置 | 第61-62页 |
| 4.4.2 井口产液量计算 | 第62-63页 |
| 4.4.3 抽油杆柱强度校核与杆柱组合优化设计 | 第63-65页 |
| 4.4.4 计算油井摩擦力大小 | 第65-67页 |
| 4.4.5 典型故障分析 | 第67-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 抽油机井实时故障诊断及分析软件计算机实现 | 第71-83页 |
| 5.1 软件界面设计 | 第71-72页 |
| 5.1.1 实时诊断系统界面设计 | 第71-72页 |
| 5.1.2 故障诊断分析系统界面设计 | 第72页 |
| 5.2 可视化功能实现 | 第72-76页 |
| 5.2.1 油井动态参数变化曲线绘制 | 第73-74页 |
| 5.2.2 示功图对比可视化功能实现 | 第74页 |
| 5.2.3 诊断结果可视化界面设计 | 第74-75页 |
| 5.2.4 多功图三维可视化设计实现 | 第75-76页 |
| 5.3 人机交互操作实现 | 第76-80页 |
| 5.3.1 多功图演化预测三维交互操作 | 第76-78页 |
| 5.3.2 柱状图信息提示功能 | 第78-79页 |
| 5.3.3 故障模拟交互控制 | 第79页 |
| 5.3.4 时钟消息控制 | 第79-80页 |
| 5.4 数据结构 | 第80-82页 |
| 5.5 本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 系统实例数据验证 | 第83-96页 |
| 6.1 软件用户管理和主界面 | 第83-84页 |
| 6.2 实时诊断初始化 | 第84-88页 |
| 6.2.1 油井数据录入 | 第84-85页 |
| 6.2.2 油井故障工况示功图模拟 | 第85-88页 |
| 6.2.3 神经网络学习和训练 | 第88页 |
| 6.3 油井实时故障诊断模块 | 第88-90页 |
| 6.3.1 基于实测示功图的油井实时故障诊断界面 | 第88-89页 |
| 6.3.2 故障示功图报警 | 第89页 |
| 6.3.3 诊断结果显示和查看 | 第89-90页 |
| 6.4 抽油机井故障分析模块 | 第90-95页 |
| 6.4.1 示功图对比显示 | 第90-91页 |
| 6.4.2 多功图演化 | 第91-92页 |
| 6.4.3 神经网络诊断结果数据显示 | 第92页 |
| 6.4.4 油井生产参数变化图 | 第92-93页 |
| 6.4.5 杆柱应力校核分析 | 第93页 |
| 6.4.6 油井诊断结果汇总、分析和建议 | 第93-95页 |
| 6.5 本章小结 | 第95-96页 |
| 总结与展望 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-102页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第102-103页 |
| 致谢 | 第103页 |