一种油井示功图故障诊断预测方法及装置

摘要

本发明提供了一种油井示功图故障诊断预测方法及装置，该方法包括：获取真实油井工况下产生的带有时间信息以及油井信息的位移‑载荷序列数据；根据所述位移‑载荷序列数据得到油井示功图数据集；将数据增强后的示功图数据集输入带有ImageNet预训练权重以及FocalLoss损失函数的ResNet50模型进行故障类型诊断。本申请针对油井示功图图形数据的特点，建立基于CNN的残差网络模型ResNet50，并使用在ImageNet上预训练后的参数对模型进行初始化，以此获得更好的泛化性能；针对示功图数据集本身存在的不平衡问题，使用修正类别不平衡的损失函数FocalLoss来增强模型的诊断性能。