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油井结蜡是一种在开发以及开采油田时对油井正常产出造成了负面影响的现象,该现象会引起油流通道堵塞,导致油井开采过程中出油量降低.对油井结蜡状况做出智能预警,完成油井设备提前修复,对油田提高产能效率、降低维护成本及智能化管理有非常关键的价值.为了解决油井正常数据和结蜡数据严重不平衡问题,本文引入了自适应合成抽样法(ADASYN)和最近邻规则欠抽样法(ENN)两种非均衡样本处理方法,分别对类别为结蜡的样本和非结蜡的样本进行处理,最终使用随机森林算法对新构成的数据集训练,构造出AERF智能模型来预测油井结蜡.实验结果表明,提出的AERF模型在油井的结蜡数据集中预测效果更佳,明显地提高了预测精度. 相似文献
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针对传统计量方式对于高含水油井、间歇出油井的原油计量误差大,且无法实现混串井、低含气井的产量计量等问题,提出移动式油井计量站系统设计方案。移动式油井计量站系统采用4G网络技术结合PLC控制对油井、油气、水三相计量装置进行智能化研究与设计。PLC组成的采集终端对油井的油、气、水进行三相分离,并对压力、流量、温度等数据进行采集和处理,通过4G网络连接入远程服务器,实现工业控制计算机现场实时数据的监视、预警及对参数设置等功能。该系统的研究实现了油井自动计量监测的无人化、网络化等远程智能控制与管理功能,对油田的数字化建设具有重大意义。 相似文献
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油井出砂会对油田的正常生产造成很大的危害,但油井出砂状况的实时监测仍然是一个技术难题。本文通过对管道流体中砂粒与管壁的碰撞效应,超声波传感器技术,数字信号处理技术的研究,研制了油井出砂实时监测系统。系统采用非接触式测量方法,通过传感器检测砂粒碰撞管壁产生的超声波信号并对信号进行处理,最后根据出砂信号与出砂量之间关系的理论模型和计算方法得到流体中的累积含砂量。该系统在实验室条件下进行了试验,取得了很好的效果,在油田现场对多口油井进行了出砂状况的实时监测,监测结果与油井的出砂情况基本相符,表明该系统可以用于油井出砂的实时监测。 相似文献
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油井产量监测是掌握油井的油藏状况、分析储油层变化情况和科学制定油田开发策略的重要依据。随着石油工业的不断发展,油井开发和生产管理迈向智能化和全自动化,为了适应这种需要,提出一种以嵌入式操作系统VxWorks和PC104处理器为基础,采用文丘里液体测量技术对油井产量进行计量,同时位于主控中心处的上位机可以查看油井产量和VxWorks的运行状况,为油藏管理和产能配置提供可靠的技术支持。 相似文献
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针对目前油井远程监控系统的弊端,设计了一种基于TD-LTE(分时长期演进)高速数据传输技术和LabVIEW测量软件的油井远程监控系统.通过本系统能够快速有效地监控油井生产状况,还能够对历史数据进行查询和分析.经过模拟调试验证了系统对油井的悬绳拉力、油管压力、原油温度、抽油机电机电压电流等关键参数的实时监控,且能够对突发状况进行有效处置. 相似文献
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对油田油井远程监控系统提出了可行的系统技术方案,此技术解决了油井监控系统中存在的实际问题,成为数字化油田必不可少的重要组成部分. 相似文献
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大庆油田油井分布较偏远,不太集中,管理油井需要大量的人力和物力,因此,有些时候油井出现问题不能被及时的发现和处理,会耽误油井的产量,油井工作状况的监测和控制,一直是采油场一项重要和困难的内容,一般的油井大多为采油工定期做检查。设计一个系统能实现远程监控,无线遥测遥控主机将检测到的单口采油井的状态,通过无线方式传送给监控中心,从而实现各单井状态的集中监控,减少人员投入,缩短油井故障发现和排除时间,极大的提高了生产效率。 相似文献
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功图量油技术主要通过示功图来实现对油井产液量的自动测量。针对目前量油技术的一些不足,提出一些改进,通过梯度法对原始功图载荷位移数据进行计算,确定功图的拐点,再通过同心椭圆逼近示功图的方法来筛选出油井的凡尔开闭点,进而得到油井泵的有效冲程来计算油井的产量。本文所研究的功图量油技术在手持android终端量油系统得到了实现,并且在实际应用中得到了验证,目前在江苏油田得到了广泛应用。 相似文献
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从自然燃烧的火焰的现象出发,采用面向对象的方法,提出了一种基于粒子系统的自然燃烧的火焰的快速数值模拟算法.首先,讨论了形成火焰燃烧的动态场景图像的基本原理,给出了火焰图像与背景图融合的算法,并建立了用于火焰仿真的两种火焰颜色模型.然后,建立了用于火焰仿真的火焰粒子、火苗与火焰系统的面向对象模型,给出了各对象的燃烧行为的快速模拟方法.接着,对实现动感火焰的方法进行了讨论,指出了算法.最后给出了通过该文算法进行模拟实验的效果图.该算法准确度较高,速度快,效果较好. 相似文献
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针对电站锅炉火焰监视、温度场测量和燃烧诊断中存在的问题,提出了一种以DSP为核心的嵌入式图像火焰监测系统,在对彩色图像法测量温度场的原理论述的基础上,对图像采集和处理各部分的电路和系统软件进行了分析和说明。通过优化设计,使系统的数据处理能力和实时性得到大幅的提升。经过200MW机组的试验表明,系统能在1帧时间内完成一幅图像的处理与特征量的提取,在1s内完成锅炉燃烧状况的诊断,火焰监测和燃烧诊断实时性得到了保证。温度场测量最大偏差不会超过50℃,相对误差小于5%,能满足系统对测量精度的要求。 相似文献
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目的 模仿人类认知事物反复推敲比对的过程,探索了一种具有仿反馈机制的图像模式分类认知方法和计算模型,通过认知结果分析评价指标体系在不同认知需求下逐级优化特征空间,实现从全局到局部的仿反馈认知模式,并成功应用于回转窑火焰图像的烧成状态认知。方法 首先,提出了训练层和认知层耦合运行的具有仿反馈机制的图像模式分类认知模型,阐述了模型的目标、结构和功能;其次,设计了基于认知结果分析评价的仿反馈运行机制,建立了认知结果分析评价指标体系;然后,针对火焰图像烧成状态认知的应用,采用核主成分分析技术(KPCA)构建初始火焰图像特征空间,以建立最大认知信息量意义下的图像模式分类认知信息系统,继而基于属性核计算和马氏可分性评价指标建立压缩的认知信息系统;最后,在不同认知需求下,基于分析评价指标体系评估认知结果,更新压缩认知信息系统,实现烧成状态仿反馈智能认知。结果 对采集的火焰图像进行了仿真实验研究,平均认知精度达到91.78%。结论 实验结果表明,相对于已有的开环认知方法,本文方法可以通过仿反馈机制对难以区分相似样本进行反复认知,有效改进了认知精度。 相似文献
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以监控野外无人值守天然气井口设备为目的,设计提出了一种图像移动侦测新算法。根据野外天然气井口监控的特点,在井口监控图像经过灰度处理、平滑滤波、背景差分提取背景函数后,将图像分为兴趣区和非兴趣区使用不同的权值进行综合计算,最后采用双重判决门限进行移动侦测判决。仿真实验结果表明,该算法有很高的正确侦测率并且误侦测率极低,可有效减低天气因素对野外移动侦测结果的影响,同时该算法具有高效率、较低运算量等特点,可以为野外特定设备监控提供实践方法。 相似文献
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V. Krishna Prasad Yogesh Kant P. K. Gupta C. Elvidge K. V. S. Badarinath 《International journal of remote sensing》2013,34(14):2837-2851
Biomass burning is one of the major sources of trace gas emissions in the atmosphere. In India the major sources of biomass burning include deforestation, shifting cultivation, accidental fires, controlled burning, fire wood burning, burning from agricultural residues and burning due to fire lines. Studies on biomass burning practices gain importance due to increasing anthropogenic activities and increasing rates of deforestation. Satellite data have been widely used over the globe to monitor the rates of deforestation and also with respect to biomass burning studies. But, much of the polar orbiting satellites, due to their repetitive cycle, have limitations in observing such events and in the tropics, due to cloud cover, getting a cloud-free image during the daytime is difficult. In this study we used Defence Meteorological Satellite Program Operational Line Scanner (DMSP-OLS) night-time data to study the biomass burning events over a period of 10 years from 1987 to 1998 for the Eastern Ghats region, covering the northern part of Andhra Pradesh, India. Two ground-based experiments were carried out to quantify the emissions from biomass burning practices. The results of the study with respect to trace gases suggested emission ratios for CO, CH4, NOx and N20 during the burning to be about 12.3%, 1.29%, 0.29% and 0.07% at the first site and 12.5%, 1.59%, 0.29% and 0.05% at the second site, suggesting low inter-fire variability between the sites. The variation has been attributed to the fuel load, vegetation characteristics, site conditions and local meteorological parameters affecting the relative amounts of combustion. Using the DMSP OLS derived areal estimates of active fires, the trace gas emissions released from the biomass burning were quantified. The results suggested the emissions of 8.2 2 10 10 g CO 2, 1.8 2 10 8 g CO, 6.0 2 10 6 g N 2 O, 3.0 2 10 6 g NO x and 1.2 2 10 8 8 g CH 4 during March 1987. The emissions increased to 1.0 2 10 11 g CO 2, 2.3 2 10 g CO, 7.8 2 10 6 g N 2 O, 3.9 2 10 7 g NO x and 1.6 2 10 8 g CH 4, over a period of 10 years. The results of the analysis suggest the possible use of monitoring biomass burning events from DMSP-OLS night-time data. 相似文献