| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状概述 | 第9-10页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10页 |
| 1.3 电潜泵井故障诊断技术研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.1 电流曲线分析法 | 第11页 |
| 1.3.2 基于神经网络的故障诊断技术 | 第11-12页 |
| 第二章 潜油电泵井故障分析 | 第12-19页 |
| 2.1 潜油电泵故障 | 第12-13页 |
| 2.1.1 磨损问题 | 第12页 |
| 2.1.2 地质因素 | 第12-13页 |
| 2.2 分离器故障 | 第13页 |
| 2.3 保护器故障 | 第13页 |
| 2.4 潜油电机故障 | 第13-15页 |
| 2.4.1 地质原因 | 第14页 |
| 2.4.2 施工管理使用原因 | 第14-15页 |
| 2.5 电缆故障诊断与排除 | 第15页 |
| 2.6 井液引起的故障诊断与排除 | 第15页 |
| 2.7 套管气引起的故障诊断与排除 | 第15页 |
| 2.8 油井供液不足引起的故障 | 第15-16页 |
| 2.9 管柱漏失 | 第16页 |
| 2.10 机组匹配不合理引起的故障 | 第16-19页 |
| 第三章 模糊综合评价法 | 第19-33页 |
| 3.1 模糊综合评价法 | 第19-23页 |
| 3.1.1 模糊评价法介绍 | 第19-21页 |
| 3.1.2 权重的确定方法 | 第21-23页 |
| 3.2 基于模糊综合评价法的生产动态分析模型 | 第23-25页 |
| 3.3 实例分析 | 第25-33页 |
| 第四章 电流曲线工况分析 | 第33-47页 |
| 4.1 PSO-BP神经网络介绍 | 第33-38页 |
| 4.1.1 基本的BP神经网络原理 | 第33-36页 |
| 4.1.2 利用PSO算法优化BP网络 | 第36-38页 |
| 4.2 基于PSO-BP算法的模糊神经网络的电流曲线故障识别 | 第38-47页 |
| 4.2.1 工况故障分类 | 第38-39页 |
| 4.2.2 基于PSO—BP神经网络工况故障诊断模型的建立 | 第39-47页 |
| 第五章 工况点及憋压预警分析 | 第47-55页 |
| 5.1 工况点分析预警法 | 第47-49页 |
| 5.1.1 潜油电泵工况图的绘制 | 第47-48页 |
| 5.1.2 工况点分析法 | 第48-49页 |
| 5.2 潜油电泵井憋压分析与预警法 | 第49-55页 |
| 结论与建议 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士期间获得的学术成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |