基于示功图自动诊断的单井远程无线网络监控系统的设计与实现
| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·石油能源可持续发展的战略意义 | 第7-8页 |
| ·单井远程无线网络监控系统的意义 | 第8-9页 |
| ·本文所做的工作 | 第9-10页 |
| 第二章 油田业务知识介绍 | 第10-16页 |
| ·采油方法介绍 | 第10-11页 |
| ·联合站 | 第11页 |
| ·示功图 | 第11-16页 |
| ·示功图的引出和定义 | 第11-12页 |
| ·理论示功图与实测示功图 | 第12-14页 |
| ·典型故障示功图 | 第14-16页 |
| 第三章 单井远程无线网络监控系统的设计 | 第16-25页 |
| ·系统的总体架构 | 第16-18页 |
| ·油田生产监控管理系统的物理结构 | 第16-17页 |
| ·油田生产监控管理系统的逻辑结构 | 第17-18页 |
| ·单井远程无线网络监控管理系统的设计方案 | 第18-25页 |
| ·示功图模块 | 第19-22页 |
| ·历史示功图幻灯片浏览 | 第20页 |
| ·日常管理 | 第20-21页 |
| ·故障图浏览 | 第21页 |
| ·数据读取 | 第21页 |
| ·多屏示功图读取和浏览 | 第21页 |
| ·典型示功图库 | 第21-22页 |
| ·示功图显示方案设定 | 第22页 |
| ·曲线报表模块 | 第22-23页 |
| ·报警模块 | 第23页 |
| ·数据处理模块 | 第23-24页 |
| ·分站设置模块与系统管理模块 | 第24页 |
| ·电子地图模块 | 第24-25页 |
| 第四章 系统开发中的模式 | 第25-31页 |
| ·报警方式的设计 | 第25-27页 |
| ·特征值提取方案的设计 | 第27-28页 |
| ·装袋技术的设计 | 第28-29页 |
| ·用户命令的设计 | 第29-30页 |
| ·其他模式与最佳实践 | 第30-31页 |
| 第五章 示功图识别的设计方案 | 第31-55页 |
| ·示功图识别介绍 | 第31页 |
| ·示功图预处理 | 第31-38页 |
| ·二值化操作 | 第32页 |
| ·数学形态学基础 | 第32-34页 |
| ·腐蚀运算算法 | 第34-35页 |
| ·膨胀运算算法 | 第35-36页 |
| ·细化运算算法 | 第36-38页 |
| ·示功图特征提取 | 第38-45页 |
| ·几何形状重心的求解算法 | 第39-41页 |
| ·形心圆距 | 第41-42页 |
| ·形心方距 | 第42页 |
| ·标准距 | 第42-43页 |
| ·差分距 | 第43页 |
| ·特征向量的规格化 | 第43-45页 |
| ·应用神经网络识别示功图 | 第45-48页 |
| ·神经网络简介 | 第45-46页 |
| ·应用BP算法识别示功图 | 第46-48页 |
| ·使用BP网络识别示功图时遇到的问题 | 第48-49页 |
| ·使用模拟退火算法优化示功图神经网络训练 | 第49-52页 |
| ·引入模拟退火算法优化神经网络训练的动机 | 第49-50页 |
| ·模拟退火算法简介 | 第50页 |
| ·模拟退火算法的模型 | 第50-51页 |
| ·模拟退火算法与神经网路算法的结合点 | 第51-52页 |
| ·示功图识别方案 | 第52-53页 |
| ·装袋技术在示功图识别中的应用 | 第53-55页 |
| 第六章 系统实验数据与实现结果 | 第55-62页 |
| ·示功图预处理实验结果 | 第55页 |
| ·模拟退火算法优化神经网络训练试验数据 | 第55-57页 |
| ·示功图识别试验数据 | 第57-58页 |
| ·单井远程无线网络监控系统的实现 | 第58-62页 |
| 第七章 总结与展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 摘要 | 第65-67页 |
| Abstract | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 导师与作者简介 | 第71页 |
