| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 传统的抽油机井节能方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于智能方法的抽油机节能方法 | 第11页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 抽油机井的系统效率计算和影响因素 | 第13-24页 |
| 2.1 游梁式抽油机系统简介 | 第13页 |
| 2.2 抽油机能耗分析计算 | 第13-15页 |
| 2.2.1 抽油机井输入功率 | 第13-14页 |
| 2.2.2 抽油机井有效功率 | 第14页 |
| 2.2.3 抽油机井光杆效率 | 第14-15页 |
| 2.2.4 抽油机系统效率 | 第15页 |
| 2.3 影响系统效率的主要因素 | 第15-22页 |
| 2.3.1 机采井常用电机的影响 | 第16-17页 |
| 2.3.2 原油粘度的影响 | 第17-18页 |
| 2.3.3 平衡度的影响 | 第18-19页 |
| 2.3.4 沉没度的影响 | 第19-20页 |
| 2.3.5 气体的影响 | 第20页 |
| 2.3.6 抽汲参数的影响 | 第20-22页 |
| 2.4 影响系统效率因素的敏感程度分析 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 能耗节点分析算法和模型的建立 | 第24-36页 |
| 3.1 能耗节点分析算法简介 | 第24-25页 |
| 3.2 基于神经网络的非线性逼近算法 | 第25-27页 |
| 3.2.1 神经网络逼近特性 | 第25-26页 |
| 3.2.2 神经网络的函数逼近 | 第26-27页 |
| 3.3 Kalman滤波 | 第27-29页 |
| 3.3.1 Kalman滤波的基本思想 | 第27-28页 |
| 3.3.2 扩展Kalman滤波的思想 | 第28-29页 |
| 3.4 基于神经网络抽油机工作建模 | 第29-31页 |
| 3.5 仿真结果分析 | 第31-34页 |
| 3.5.1 仿真数据选取和神经网络的确定 | 第31-32页 |
| 3.5.2 抽油机井工作过程EKF神经网络建模 | 第32-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 机采井能耗分析系统 | 第36-57页 |
| 4.1 机采井能耗分析系统整体结构 | 第36-37页 |
| 4.2 机采井能耗分析系统的实现 | 第37-41页 |
| 4.2.1 系统登录模块 | 第37-38页 |
| 4.2.2 数据传输处理模块 | 第38页 |
| 4.2.3 数据分析模块 | 第38-39页 |
| 4.2.4 改进分析模块 | 第39-40页 |
| 4.2.5 实施报表模块 | 第40-41页 |
| 4.3 地面效率分析及治理措施 | 第41-50页 |
| 4.3.1 电机对系统效率的影响及治理 | 第41-46页 |
| 4.3.2 平衡度对系统效率的影响及治理 | 第46-47页 |
| 4.3.3 齿轮箱及四杆连动机构对系统效率的影响及治理 | 第47-48页 |
| 4.3.4 抽汲参数对系统效率的影响及治理 | 第48-49页 |
| 4.3.5 皮带对系统效率的影响及治理 | 第49-50页 |
| 4.4 井下效率分析及治理措施 | 第50-56页 |
| 4.4.1 抽油机井示功图简介 | 第50-52页 |
| 4.4.2 抽油机井示功图分析 | 第52-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 系统应用与测试 | 第57-62页 |
| 5.1 系统应用结果 | 第57-58页 |
| 5.2 系统测试结果分析 | 第58-61页 |
| 5.2.1 地面效率测试分析 | 第58-59页 |
| 5.2.2 井下效率测试分析 | 第59-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 作者简介、发表文章及研究成果目录 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |