摘要
本发明公开了一种油井工况故障预警方法及系统,涉及油井控制技术领域。本发明的技术要点包括:首先,提取油井生产数据的10维特征向量并用这10维特征通过基于改进模糊C均值聚类的故障预警模型对可能发生故障的油井进行识别,其中,改进模糊C均值聚类算法通过有目的的选取初始聚类中心和对目标函数进行改进,避免了FCM聚类算法容易陷入局部最优的缺点,同时确保了聚类中心之间的分离性;进一步地,在此基础上加入全局搜索方法‑萤火虫算法,优化了聚类中心的计算方法,能够有效的找到全局最优解。本发明能够及时、准确地发现油井故障以及时处理,不需人工巡检,提高了工作效率,有利于管理和监督。
技术关键词
故障预警方法
油井工况
初始聚类中心
模糊C均值聚类
训练样本数据
故障类别
萤火虫算法
油井控制技术
矩阵
全局搜索方法
故障预警系统
位置更新
示功图数据
初始化算法
系统为您推荐了相关专利信息
故障诊断方法
预警模型
大数据
实时监测数据
监测抽油机
数据融合系统
数据融合方法
数据获取模块
循环神经网络模型
打包预处理
网络流量数据
电力系统数据安全
无监督机器学习
初始聚类中心
时间段
可视分析方法
交叉注意力机制
动态
情感特征
样本