【技术实现步骤摘要】
一种基于最优解的螺杆泵生产系统设计方法
本专利技术涉及神经网络和机械设计
，尤其是一种基于最优解的螺杆泵生产系统设计方法。
技术介绍
在螺杆泵生产系统工艺参数设计中，过去的理论多是基于经验公式，利用回归分析方法建立螺杆泵生产系统与转子半径、转子偏心距、定子导程、泵的排量、转速、泵效、定子衬套与转子间的过盈量、电动机的电流、功率、抽油杆的选型、应力条件的校核等参数之间的关系。但由于设计方法以数学模型为基础，因此计算工作量大、设计周期长，无法进行大面积的推广应用。同时也需要依据不同油井的自身情况进行设计，无法适用于多种复杂情况。神经网络作为现在常用的信息处理方式，具有自学习和自适应的能力，所以训练后的神经网络适用于指导螺杆泵生产系统的设计优选。同时，由于神经网络具有智能性、便捷性，可以避免传统螺杆泵设计方法中存在的冗长的计算过程。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是：为了克服现有技术中之不足，本专利技术提供一种基于最优解的螺杆泵生产系统设计方法，以解决现有设计方法中设计周期长、适应性不足以及准确率较低的问题。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基...
【技术保护点】
1.一种基于最优解的螺杆泵生产系统设计方法，其特征是：包括以下步骤：a、螺杆泵生产系统参数数据库的构建：选取不同区块、不同地层条件下稳定生产一段时间的螺杆泵生产系统的相关参数数据进行数据整理，用整理后的数据组成参数数据库；b、神经网络训练集的构建：将整理后得到的参数数据库根据分类标准，划分为包含三种工况的训练集；c、神经网络的训练过程：使用训练集训练神经网络，通过有监督的学习，使神经网络学习到工况合理型的参数特点，并确定最优解；d、实际应用：在新井开发进行螺杆泵生产系统设计时，将已知的参数条件输入神经网络，通过训练好的神经网络得到最优解，即影响参数的最佳配比结果，根据这个配...
【技术特征摘要】
1.一种基于最优解的螺杆泵生产系统设计方法，其特征是：包括以下步骤：a、螺杆泵生产系统参数数据库的构建：选取不同区块、不同地层条件下稳定生产一段时间的螺杆泵生产系统的相关参数数据进行数据整理，用整理后的数据组成参数数据库；b、神经网络训练集的构建：将整理后得到的参数数据库根据分类标准，划分为包含三种工况的训练集；c、神经网络的训练过程：使用训练集训练神经网络，通过有监督的学习，使神经网络学习到工况合理型的参数特点，并确定最优解；d、实际应用：在新井开发进行螺杆泵生产系统设计时，将已知的参数条件输入神经网络，通过训练好的神经网络得到最优解，即影响参数的最佳配比结果，根据这个配比结果指导螺杆泵生产系统的参数设计与选型，以及相应的电动机与抽油杆结构设计。2.如权利要求1所述的基于最优解的螺杆泵生产系统设计方法，其特征是：步骤a中，所述的参数数据主要包括油层深度、原油密度、原油粘度、冲程、冲次、泵深、泵径、产液量、含水、油压、套压、电机额定功率、输出电流、抽油杆杆柱强度、杆柱级数、抽油杆直径和长度以及油管直径。3.如权利要求1所述的基于最优解的螺杆泵生产系统设计方法，其特征是：步骤a中，数据整理时，去除异常、重复的工况数据，并对缺失的数据进行修复填补。4.如权利要求1所述的基于最优解的螺杆泵生产系统设计方法，其特征是：步骤b中，采用的神经网络包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：何岩峰，刘雅莉，王相，窦祥冀，徐慧，
申请(专利权)人：常州大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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