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油井结蜡故障智能诊断与电热除蜡技术的研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-16页
    1.1 课题的背景及意义第11-12页
        1.1.1 课题的背景第11页
        1.1.2 课题的意义第11-12页
    1.2 国内外发展现状和趋势第12-15页
        1.2.1 油井结蜡故障诊断的研究现状第12-14页
        1.2.2 油井除蜡的研究现状第14-15页
    1.3 课题研究内容第15-16页
第2章 有杆抽油系统示功图与参数提取第16-26页
    2.1 有杆抽油系统的组成及工作原理第16-17页
    2.2 示功图的分析第17-19页
        2.2.1 示功图的概念第17页
        2.2.2. 理论示功图第17-19页
    2.3 油井载荷信号的采集和显示第19-25页
        2.3.1 载荷传感器第19-20页
        2.3.2 信号采集电路第20-22页
        2.3.3 显示电路第22-24页
        2.3.4 仿真与实验结果第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第3章 有杆抽油系统模型的建立与求解第26-35页
    3.1 一级杆情况下泵功图的推导第26-31页
        3.1.1 波动方程求解第26-27页
        3.1.2 悬点位移和载荷方程的求解第27-28页
        3.1.3 粘滞阻力系数求解第28-29页
        3.1.4 特殊函数和系数求解第29-31页
    3.2 多级杆情况下傅里叶系数的求解第31-33页
        3.2.1 傅里叶系数的求解第31-32页
        3.2.2 多级杆情况下泵的位移和载荷函数第32-33页
    3.3 计算流程第33-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第4章 油井结蜡故障智能诊断第35-57页
    4.1 泵功图的预处理第35-41页
        4.1.1 数学形态法第35-36页
        4.1.2 示功图预处理第36-40页
        4.1.3 泵功图的特征参数提取第40-41页
    4.2 支持向量机的概念第41-48页
        4.2.1 线性支持向量机第42-44页
        4.2.2 非线性支持向量机第44-47页
        4.2.3 核函数第47页
        4.2.4 多分类支持向量机第47-48页
    4.3 结蜡诊断模型建立及参数选择第48-53页
        4.3.1 仿真软件Lib SVM工具箱介绍第48-49页
        4.3.2 工具箱主要函数介绍第49-50页
        4.3.3 泵功图数据库和相关特征参数数据第50-51页
        4.3.4 惩罚因子C和核函数参数g的选择第51-53页
    4.4 结蜡诊断模型实验及结果分析第53-56页
        4.4.1 结蜡诊断实验第53-56页
        4.4.2 结蜡诊断实验结果分析第56页
    4.5 本章小结第56-57页
第5章 电热除蜡系统原理及设计第57-65页
    5.1 当前除蜡方法的比较第57-58页
    5.2 电热除蜡系统设计第58-60页
        5.2.1 电热除蜡系统原理第58-59页
        5.2.2 电热除蜡中频电源设计第59-60页
        5.2.3 电热除蜡加热电缆第60页
    5.3 实验平台实物介绍第60-62页
    5.4 温升实验结果及分析第62-64页
    5.5 本章小结第64-65页
第6章 结论与展望第65-67页
参考文献第67-70页
在学研究成果第70-71页
致谢第71页

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