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254 / 2024-03-14 14:21:17
基于多模型集成方法的有杆抽油系统故障诊断研究
多模型集成,有杆抽油系统,故障诊断
4、智能化装备技术
摘要录用
亮 赵 / 大连理工大学
睿 林 / 大连理工大学
宸宇 田 / 大连理工大学
       针对复杂抽油环境中的有杆抽油系统故障问题，本文提出了一种基于深度学习算法的故障诊断方法。该法基于深度学习算法，利用encoder模块，通过多模型集成方法，进行抽油机故障诊断。为验证该方法的有效性，采用本法与传统逻辑回归、随机森林等机器学习方法和卷积神经网络方法进行比较，对8878例油井实际生产运行数据分别进行训练、测试，结果显示本法识别准确率最高，达97.82%，具有更高的准确率及更好的泛化能力。该方法可有效降低计算开销,对故障进行实时诊断，具有较好的实用价值。

 
重要日期

  • 会议日期

    05月29日

    2024

    至

    06月01日

    2024

  • 05月08日 2024

    初稿截稿日期

主办单位
中国矿业大学
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