王丽丽
- 作品数：1 被引量：9H指数：1
- 供职机构：克拉玛依职业技术学院更多>>
- 发文基金：黑龙江省教育科学规划课题更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于支持向量机的抽油机井功图识别研究被引量：9
- 2014年
- 抽油机的异常情况会使油田的产油效率降低,而不同的异常类型对应的抽油机示功图特征也各不相同,因此造成的损害程度也不同。针对以上问题,文中提出了一种抽油机井功图识别模型,该方法将支持向量机(SVM)用于抽油机井功图识别。首先利用改进的矢量曲线数据压缩方法(ICVDC)对抽油机井下示功图进行特征数据提取,在此基础上,采用"一对一"分类法建立基于支持向量机的井下示功图分类模型,进而对不同特征的示功图进行分类识别,并与其他识别分类模型进行了识别分类效果对比。实验结果表明,该方法分类准确度高,有效地解决了示功图的识别和分类问题,方便对油井设备等进行进一步的故障分析处理,从而大大提高抽油机的性能与效率,以此来达到油田提高采收率的目的。
- 李春生苏晓伟魏军王丽丽
- 关键词：示功图支持向量机特征提取
