| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·国内外螺杆泵研究现状 | 第8-11页 |
| ·国外螺杆泵研究现状 | 第8-9页 |
| ·国内螺杆泵研究现状 | 第9-11页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章 潜油直驱螺杆泵采油系统参数优化 | 第12-28页 |
| ·潜油直驱螺杆泵采油系统 | 第12-17页 |
| ·潜油直驱螺杆泵工作原理及结构 | 第12-15页 |
| ·螺杆泵的工作原理 | 第15-16页 |
| ·螺杆泵的水力特性 | 第16-17页 |
| ·油井计算模型 | 第17-21页 |
| ·产能计算模型 | 第17-19页 |
| ·井筒压力分布 | 第19页 |
| ·系统效率模型 | 第19-21页 |
| ·潜油直驱螺杆泵采油系统参数优化 | 第21-27页 |
| ·供排匹配协调 | 第21-22页 |
| ·节点系统 | 第22-23页 |
| ·系统优化设计模型 | 第23-24页 |
| ·优化设计程序及具体步骤 | 第24-26页 |
| ·实例应用 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 潜油直驱螺杆泵故障分析及样本库建立 | 第28-35页 |
| ·潜油直驱螺杆泵故障分析 | 第28-29页 |
| ·建立潜油直驱螺杆泵故障样本库 | 第29-34页 |
| ·不同故障时各工况参数的变化情况 | 第29-32页 |
| ·建立故障样本库 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于 BP 神经网络潜油直驱螺杆泵故障诊断 | 第35-52页 |
| ·神经网络概述 | 第35页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第35-36页 |
| ·BP 网络中的神经元模型 | 第35-36页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第36页 |
| ·BP 神经网络的算法原理及学习公式 | 第36-40页 |
| ·BP 算法原理 | 第36-37页 |
| ·BP 网络学习公式 | 第37-40页 |
| ·建立潜油直驱螺杆泵故障诊断的 BP 神经网络 | 第40-47页 |
| ·确定 BP 神经网络输入输出向量 | 第41页 |
| ·选取网络训练样本 | 第41-42页 |
| ·油井工况生产数据及训练样本处理 | 第42-43页 |
| ·隐含层节点数及激活函数的确定 | 第43-47页 |
| ·BP 神经网络训练流程 | 第47-48页 |
| ·训练结果分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 设计潜油直驱螺杆泵采油系统生产参数优化与故障诊断软件 | 第52-58页 |
| ·Matlab 简介 | 第52-54页 |
| ·Matlab GUI 编程概述 | 第53-54页 |
| ·软件功能介绍 | 第54页 |
| ·软件运行测试 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 结论与展望 | 第58-59页 |
| ·结论 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第63-64页 |
| 详细摘要 | 第64-77页 |