1DCNN神经网络在油田中的应用
作者：腾控科技 来源：www.tengcon.com 发布于：2024-10-23 12:45:41
采用1D-CNN模型，使用已经训练好的参数，通过示功图曲线和功率曲线，可以识别油井常见工作状态，包括但不限于正常工作，供液不足，伴气影响，气锁，碰泵，阀关闭延迟，柱塞脱出，游动阀漏失，固定阀漏失，皮带断，皮带打滑等。
相关技术已经在申请国家发明专利，敬请关注
新增功能
供液不足分级判断分为3级
严重供液不足，供液不足，轻微供液不足
上一篇：预发布新一代可编程网关XTG900P 下一篇：角位移传感器发布
