面向抽油機(jī)節(jié)能的GRNN過(guò)程建模及工藝參數(shù)優(yōu)化

【摘要】：針對(duì)抽油機(jī)系統(tǒng)效率低,能耗大的問(wèn)題,提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘的抽油機(jī)建模及節(jié)能優(yōu)化方法。抽油機(jī)的工藝參數(shù)理想與否是決定抽油機(jī)效率的一個(gè)重要因素,而抽油機(jī)模型的有效性又是優(yōu)化工藝參數(shù)的關(guān)鍵。抽油機(jī)工作過(guò)程是一個(gè)復(fù)雜非線(xiàn)性系統(tǒng),很難用準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型描述,廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(generalized regression neural network,GRNN)非線(xiàn)性映射能力強(qiáng)、容錯(cuò)性高,適于解決非線(xiàn)性系統(tǒng)建模問(wèn)題。為此,提出利用GRNN確定工藝參數(shù)與增產(chǎn)節(jié)能指標(biāo)的映射關(guān)系,建立抽油機(jī)模型;實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明模型的擬合度較好,建模效果良好。緊接著,運(yùn)用具有智能特性的Pareto向量評(píng)價(jià)微粒群算法(vector evaluated particle swarm optimization based on pareto,VEPSO-BP)對(duì)模型進(jìn)行搜索尋優(yōu),確定工藝參數(shù)的最優(yōu)值,并用優(yōu)化后的工藝參數(shù)指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn);實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明優(yōu)化后的抽油機(jī)采油系統(tǒng)產(chǎn)量提高6.6%以上,用電量降低4.1%以上,驗(yàn)證了所提方法的可行性和有效性。 【作者單位】： 重慶科技學(xué)院電氣與信息工程學(xué)院;西安石油大學(xué)電子工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Pareto向量評(píng)價(jià)微粒群算法 建模 優(yōu)化 抽油機(jī) 節(jié)能
【基金】：國(guó)家自然基金資助項(xiàng)目(51075418) 重慶市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(CSTC2010BB2285) 重慶教委資助項(xiàng)目(KJ121402)
【分類(lèi)號(hào)】：TE933.1;TP311.13
【正文快照】： 目前,中國(guó)油田上采用的主要采油設(shè)備仍然是抽油機(jī),其保有量在10×104臺(tái)以上,電動(dòng)機(jī)裝機(jī)總?cè)萘吭? 500MW,每年耗電量逾100×108度。抽油機(jī)的運(yùn)行效率特別低[1],在中國(guó)平均效率為25.96%,而國(guó)外平均水平為30.05%,年節(jié)能潛力可達(dá)幾十億度,因此對(duì)抽油機(jī)的節(jié)能增產(chǎn)研究顯得尤為重要

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