基于人工神经网络的井下气液分离器性能优化方法及系统

本发明公开了基于人工神经网络的井下气液分离器性能优化方法及系统，涉及井下气液分离器性能优化技术领域，包括以下步骤：将井下气液混合物通入气液分离器时，在分离器入口处实时获取流量信息和压力信息；对进入气液分离器时入口处的流量信息和压力信息进行初步分析，识别流量和压力的波动趋势。本发明通过实时获取流量和压力信息，结合深度学习预测模型，识别井下气液流动的异常波动，并利用气液流动环境变化系数区分高度动态非线性变化环境和正常环境。正常环境下，人工神经网络优化能耗；剧烈波动时，模糊逻辑控制实时调整分离器参数，确保快速响应、减少能耗和设备损耗，提升系统稳定性并延长设备寿命。