基于支持向量机的抽油机井功图识别研究

摘要：

抽油机的异常情况会使油田的产油效率降低，而不同的异常类型对应的抽油机示功图特征也各不相同，因此造成的损害程度也不同。针对以上问题，文中提出了一种抽油机井功图识别模型，该方法将支持向量机( SVM)用于抽油机井功图识别。首先利用改进的矢量曲线数据压缩方法(ICVDC)对抽油机井下示功图进行特征数据提取，在此基础上，采用“一对一”分类法建立基于支持向量机的井下示功图分类模型，进而对不同特征的示功图进行分类识别，并与其他识别分类模型进行了识别分类效果对比。实验结果表明，该方法分类准确度高，有效地解决了示功图的识别和分类问题，方便对油井设备等进行进一步的故障分析处理，从而大大提高抽油机的性能与效率，以此来达到油田提高采收率的目的。

关键词：示功图、支持向量机、特征提取、分类、识别

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：黑龙江省教育科学技术研究项目12511010

在线出版日期：2014-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：215-218,222