【摘要】：針對油井功圖識別中存在的一些問題,提出了一種基于深度信念網(wǎng)的油井功圖識別方法。首先通過實驗對比的結(jié)果確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),然后使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)的手段初始化網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,最后用有監(jiān)督的誤差反向傳播算法微調(diào)整個網(wǎng)絡(luò),從而實現(xiàn)功圖圖像到油井工況之間的映射關(guān)系。實驗結(jié)果表明:深度信念網(wǎng)能夠自動學(xué)習(xí)功圖特征,提高識別效率;與傳統(tǒng)分類模型相比,使用深度信念網(wǎng)進行油井功圖識別的過程更簡便,更能夠達到理想的效果。
[Abstract]:Aiming at some problems in oil well work map recognition, a method of oil well work map recognition based on depth belief network is proposed. First, the network structure is determined by the experimental results, then the weights of the network are initialized by unsupervised learning, and the whole network is fine-tuned by the supervised error back-propagation algorithm. Thus, the mapping relationship between the work graph and the working conditions of the well is realized. The experimental results show that depth belief net can automatically learn the feature of work graph and improve the recognition efficiency, and compared with the traditional classification model, the process of oil well work map recognition using depth belief network is simpler and more effective.
【作者單位】： 河南科技大學(xué)機電工程學(xué)院;洛陽乾禾儀器有限公司;
【基金】：河南省高等學(xué)校重點科研項目“基于慣性的超低頻周期運動測量儀研究”(編號15A460023)
【分類號】：TE938

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本文編號：2265970