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一种基于故障分析模型的电潜螺杆泵智能优化方法

摘要

本发明涉及一种基于故障分析模型的电潜螺杆泵智能优化方法,所述的优化方法为:首先建立故障分析模型,对电潜螺杆泵存在的故障及其对应的原因进行研究,并针对研究结果提出参数改进措施;然后用改进后的参数设置结果训练神经网络;最后将训练好的神经网络用于指导非常规开采条件下的电潜泵优化设,通过参数优化以避免故障的发生而提高电潜泵使用寿命。本发明通过神经网络智能优化,提高了电潜泵设计的准确性,使得理论支撑得到的设计结果能较好地适应地层要求,并可针对生产环境对电潜泵泵体可能会造成的损害进行损害机理研究,避免了在生产过程中由于地层及流体对泵体的磨损与腐蚀而造成的故障,保证了电潜螺杆泵较长的使用寿命。

著录项

  • 公开/公告号CN109543289A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-03-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 常州大学;

    申请/专利号CN201811383912.6

  • 申请日2018-11-20

  • 分类号

  • 代理机构常州市英诺创信专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人王美华

  • 地址 213164 江苏省常州市武进区滆湖路1号

  • 入库时间 2024-02-19 09:00:07

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-04-23

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/50 申请日:20181120

    实质审查的生效

  • 2019-03-29

    公开

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