10.7688/j.issn.1000-1646.2022.01.15
基于SMOTE-DA-RF算法的有杆抽油系统井下工况识别
针对传统工况识别算法在识别有杆抽油系统工况时,存在生产措施调整滞后以及生产效率下降等问题,提出了一种基于改进的随机森林工况识别算法.采用灰度矩阵特征提取算法对泵功图进行特征提取,将灰度特征值通过合成少数类过采样技术进行上采样,实现不平衡数据均衡化;利用蜻蜓优化算法选取随机森林参数对抽油机井工况进行识别,并以辽河油田的生产数据进行实验验证.结果表明,该方法能够避免传统识别方法选取参考工况不准确的问题,减少不平衡数据对工况识别的影响,提高工况识别的准确率,能够满足油田现场的实际需求.
有杆抽油系统;示功图;随机森林;蜻蜓优化算法;过采样技术;工况识别;不平衡数据集;灰度特征值
44
TP277(自动化技术及设备)
国家自然科学基金61573088
2022-02-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
84-89
