一种基于多模态数据的示功图诊断方法技术

本发明专利技术属于地质勘探技术领域，尤其涉及一种基于多模态数据的示功图诊断方法

【技术实现步骤摘要】
一种基于多模态数据的示功图诊断方法


[0001]本专利技术属于地质勘探
，尤其涉及一种基于多模态数据的示功图诊断方法
。

技术介绍

[0002]在油田生产过程中，由于抽油泵工作在数百米至上千米的井下，工作环境恶劣，故障发生率高，因此需要借助诸如示功图等技术手段用于反映井下的真实工况
。
其中，通过示功图可以直观判别出井下常见的异常
(
工况
)
现象，因此示功图成为了一种油田生产领域对井下工况进行诊断的重要手段，也是数字化油田建设过程中的一项必不可少的研究
。
[0003]但随着生产过程中经验的不断积累，采集的示功图类型不断增多，出单一的依靠示功图图形轮廓进行诊断的方法已不足以满足正常生产需求，且传统诊断手段受人工素质影响较大，时效性不能得到保证
。
此外，虽然现阶段存在有深度学习
、
机器学习等技术手段通过提供智能化的方法辅助示功图诊断，但是由于上述深度学习
、
机器学习技术主要还是通过识别示功图图形的轮廓特征来进行诊本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于多模态数据的示功图诊断方法，其特征在于，包括有如下步骤：步骤1：生成示功图图形；步骤2：对步骤1生成的示功图图形进行预处理；步骤3：对经步骤2预处理后的示功图图形进行类型预测；步骤4：对经步骤3类型预测后的示功图图形进行判断，判断其是否为相似示功图；步骤5：当示功图图形的判断结果为相似示功图时，对示功图图形进行数据分析和诊断
。2.
根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的示功图诊断方法，其特征在于，还包括有如下步骤：步骤6：当示功图图形判断结果不为相似示功图时，将示功图图形的类型确定为新的示功图类型
。3.
根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的示功图诊断方法，其特征在于，所述步骤1具体可描述为：步骤1‑1：获取得到油井的工况数据集；步骤1‑2：提取工况数据集中的位移
‑
载荷序列数据，生成得到示功图图形
。4.
根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的示功图诊断方法，其特征在于，所述步骤2具体可描述为：步骤2‑1：根据示功图图形的图形轮廓特征，剔除异常以及错误的示功图图形；步骤2‑2：采用数据填充方式，在示功图图形的轮廓内部填充上数字1，轮廓外部填充上数字0；步骤2‑3：整理示功图图形所对应的指标数据，确定其变化情况，完成对示功图图形的预处理过程；其中，示功图图形所对应的指标数据中至少包括有功图面积
、
电流值
、
上冲程平均载荷
、
下冲程平均载荷
。5.
根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的示功图诊断方法，其特征在于，所述步骤3具体可描述为：步骤3‑1：构建基于迁移学习的
Al exNet
分类模型；步骤3‑2：设置分类标签；所述分类标签用于将具有相似类别特征的示功图图形归为一类；其中，示功图图形的类别特征包括有泵工作正常
、
油稠
、
结蜡
、
油管漏的常规类型以及抽油杆断脱的非常规类型；步骤3‑3：将经步骤2预处理后的示功图图形和设置好的分类标签输入至
AlexNet
分类模型中，训练出示功图图形的分类模型；步骤3‑4：利用训练出的示功图图形分类模型对待测的示功图图形的类别进行判别
。6.
根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的示功图诊断方法，其特征在于，所述步骤5具体可描述为：步骤5‑1：构建数据诊断模型，并根据专家经验设置好相应的约束条件
、
逻辑条件
、
判别关系和诊断路径；步骤5‑2：统计示功图图形所对应的各指标数据在预设时间内一个冲程周期的走势情况以及其变化率；
按照设置好的诊断路径，将各指标数据的变化情况组合在一起；步骤5‑3：对组合后的各指标数据变化情况进行数据分析和诊断：判断其是否符合相应的约束条件和逻辑条件，根据判别关系诊断出相似示功图的具体类型
。7.
根据权利要求6所述的一种基于多模态数据的示功图诊断方法，其特征在于，所述步骤5‑1中构建数据诊断模型的过程具体可描述为：步骤5‑1‑1：准备基本数据：假设一个冲程周期总采集点数为
k
，
p
＝
1,2,...,k
；载荷定义为
F(p)
，位移定义为
U(p)
，载荷位移最小的点为下死点
p
＝1；按采集时间顺序排列，位移最大点为上死点
p
＝
n
，则
p(1
‑
n)
为上冲程，
p((n+1)
‑
k)
为下冲程
。
设置
30
天为数据诊断模型的监测时间跨度；步骤5‑1‑2：定义中间变量：上冲程平均载荷定义为
F
u
，下冲程平均载荷定义为
F
d
，功图面积定义为
A
m
，下冲程载荷阈值定义为
F
下阈值
，载荷差阈值定义为
Δ
F
；其中，
g
为重力加速度，
L
为杆的长度，
m
和
μ0都为固定常数；都为固定常数；都为固定常数；都为固定常数；
F
tl
＝2πμ
L(m
‑
1)/(ln)
π
sn/60
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ<...

【专利技术属性】
技术研发人员：王珍珍，于潇，张鹏程，黄军帅，
申请(专利权)人：山东胜软科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：