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 |