| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 电潜泵采油概况及研究现状 | 第8-11页 |
| 1.1.1 电潜泵发展概述 | 第8-9页 |
| 1.1.2 电潜泵诊断技术研究现状 | 第9-10页 |
| 1.1.3 电潜泵井数据采集系统 | 第10-11页 |
| 1.2 移动互联网及大数据技术 | 第11-13页 |
| 1.2.1 移动互联网发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 大数据及其他相关技术 | 第13页 |
| 1.3 本文研究内容与技术路线 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第14-15页 |
| 第2章 潜油电泵井生产系统分析 | 第15-34页 |
| 2.1 油井产能计算模型 | 第15-21页 |
| 2.1.1 单相流入动态计算 | 第16页 |
| 2.1.2 油气两相计算方法 | 第16-18页 |
| 2.1.3 油气水三相流动计算方法 | 第18-21页 |
| 2.2 电潜泵井压力分布计算 | 第21-27页 |
| 2.2.1 井筒多相管流计算模型 | 第21-26页 |
| 2.2.2 电潜泵井压力计算方法 | 第26-27页 |
| 2.3 电潜泵井温度场计算模型 | 第27-32页 |
| 2.3.1 常规井筒温度分布计算 | 第27-30页 |
| 2.3.2 电潜泵井温度分布计算 | 第30-32页 |
| 2.4 电潜泵特性曲线分析 | 第32-33页 |
| 2.5 电潜泵电流卡片分析 | 第33-34页 |
| 第3章 电潜泵参数大数据分析模型 | 第34-48页 |
| 3.1 PCA分析 | 第34-43页 |
| 3.1.1 变量的选取 | 第35页 |
| 3.1.2 数据处理 | 第35-38页 |
| 3.1.3 主成分的解释 | 第38-43页 |
| 3.2 聚类与判别 | 第43-48页 |
| 3.2.1 聚类分析 | 第43页 |
| 3.2.2 相似性的度量 | 第43-44页 |
| 3.2.3 判别分析 | 第44-45页 |
| 3.2.4 距离判别 | 第45-48页 |
| 第4章 基于移动互联网的电潜泵系统需求分析与功能设计 | 第48-58页 |
| 4.1 需求分析 | 第48-51页 |
| 4.2 功能设计 | 第51-55页 |
| 4.2.1 通用Windows平台UWP | 第51-52页 |
| 4.2.2 Windows推送通知服务(WNS) | 第52-55页 |
| 4.2.3 RESTfulAPI架构及JSON数据序列化 | 第55页 |
| 4.3 移动互联网功能特点 | 第55-58页 |
| 4.3.1 基于位置的服务(LBS) | 第55-56页 |
| 4.3.2 必应地图服务 | 第56-58页 |
| 第5章 电潜泵移动互联网系统设计与实现 | 第58-73页 |
| 5.1 系统架构及服务器设计 | 第58-59页 |
| 5.1.1 服务器及WebAPI | 第58-59页 |
| 5.2 数据库设计 | 第59-63页 |
| 5.2.1 数据库结构 | 第59页 |
| 5.2.2 数据表设计 | 第59-63页 |
| 5.3 客户端设计 | 第63-73页 |
| 5.3.1 编程语言与环境 | 第63-64页 |
| 5.3.2 功能与应用页面设计 | 第64-73页 |
| 第6章 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 致谢 | 第77页 |