本文關(guān)鍵詞：多示例多標(biāo)記半監(jiān)督算法研究及在抽油機(jī)工況診斷中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著石油開采技術(shù)的不斷發(fā)展,采油系統(tǒng)中的流體構(gòu)成也愈發(fā)復(fù)雜,致使抽油機(jī)故障發(fā)生周期和類型難以確定。本課題利用油田日常監(jiān)測過程中積累的大量抽油機(jī)工況數(shù)據(jù),針對此類數(shù)據(jù)體完整性表示及多重語義劃分的問題,面向有標(biāo)簽數(shù)據(jù)量少的現(xiàn)狀,研究多示例多標(biāo)記半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法及應(yīng)用技術(shù)。論文分析了目前抽油機(jī)工況診斷方面的先進(jìn)技術(shù)和多示例多標(biāo)記半監(jiān)督學(xué)習(xí)的典型算法,在此基礎(chǔ)上提出了本課題的研究內(nèi)容及應(yīng)用技術(shù)。針對使用單一特征向量進(jìn)行數(shù)據(jù)描述會過度簡化數(shù)據(jù)、丟失有效信息的問題,構(gòu)建了基于徑向基神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的多示例學(xué)習(xí)模型,并采用Huffman樹的思想對模型內(nèi)部節(jié)點的選取進(jìn)行優(yōu)化,改善了模型算法的準(zhǔn)確率。針對抽油機(jī)工況過渡狀態(tài)及時判別和表示的問題,提出一種基于徑向基神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的多示例多標(biāo)記學(xué)習(xí)模型,模型可同時輸出多種工況類型以表示介于兩種類型之間的過渡工況,并且利用簇內(nèi)簇間距離指標(biāo)對模型參數(shù)的確定進(jìn)行指導(dǎo),達(dá)到改善學(xué)習(xí)效果的目的。同時,通過半監(jiān)督算法引入大量未標(biāo)識樣本,輔助分析樣本空間分布狀況,形成了基于半監(jiān)督聚類的多示例算法和基于徑向基神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的多示例多標(biāo)記半監(jiān)督算法,提高了原有算法的性能。課題依據(jù)面向抽油機(jī)工況診斷問題所建立的模型和算法,以過往的抽油機(jī)工況監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),進(jìn)行了算法軟件的設(shè)計與集成開發(fā),取得了良好的應(yīng)用效果。課題的研究對于工況數(shù)據(jù)完整描述、工況類型準(zhǔn)確表達(dá)和判斷等問題具有一定的實際價值和應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】：多示例多標(biāo)記 半監(jiān)督 抽油機(jī) 工況診斷
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TE933.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-6
• 創(chuàng)新點摘要6-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9
• 1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究9-13
• 1.2.1 多示例多標(biāo)記學(xué)習(xí)現(xiàn)狀9-11
• 1.2.2 抽油機(jī)工況診斷技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀11-13
• 1.3 論文的研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排13-15
• 第二章 多示例多標(biāo)記半監(jiān)督學(xué)習(xí)相關(guān)研究15-26
• 2.1 多示例半監(jiān)督學(xué)習(xí)研究15-17
• 2.1.1 多示例學(xué)習(xí)15-17
• 2.1.2 半監(jiān)督學(xué)習(xí)17
• 2.2 多標(biāo)記學(xué)習(xí)研究17-21
• 2.2.1 多標(biāo)記學(xué)習(xí)概述17-18
• 2.2.2 標(biāo)記相關(guān)性研究18
• 2.2.3 多標(biāo)記學(xué)習(xí)策略18-21
• 2.3 多示例多標(biāo)記學(xué)習(xí)研究21-22
• 2.4 評價指標(biāo)介紹22-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于半監(jiān)督聚類的多示例算法26-45
• 3.1 半監(jiān)督聚類算法26-28
• 3.1.1 常用的聚類算法26-27
• 3.1.2 半監(jiān)督聚類27-28
• 3.2 基于Huffman樹的半監(jiān)督聚類算法28-31
• 3.2.1 Huffman Seeded K-means算法28-29
• 3.2.2 仿真實驗對比分析29-31
• 3.3 基于半監(jiān)督的多示例算法31-38
• 3.3.1 基于半監(jiān)督聚類的多示例學(xué)習(xí)31-34
• 3.3.2 基于Huffman樹的半監(jiān)督多示例算法34-37
• 3.3.3 仿真實驗對比分析37-38
• 3.4 在抽油機(jī)工況診斷中的應(yīng)用38-44
• 3.4.1 數(shù)據(jù)提取38-41
• 3.4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理41-42
• 3.4.3 診斷分析42-44
• 3.5 本章小結(jié)44-45
• 第四章 基于RBF神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的多示例多標(biāo)記半監(jiān)督模型及算法45-59
• 4.1 多示例多標(biāo)記學(xué)習(xí)45-47
• 4.1.1 MIMLBOOST算法45-46
• 4.1.2 MIMLSVM算法46-47
• 4.2 基于徑向基神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的多示例多標(biāo)記學(xué)習(xí)47-49
• 4.2.1 ML-RBF算法描述47-48
• 4.2.2 MIML-RBF算法48-49
• 4.3 基于徑向基神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的多示例多標(biāo)記半監(jiān)督學(xué)習(xí)49-52
• 4.3.1 BW指標(biāo)定義49-51
• 4.3.2 半監(jiān)督MIML-RBF學(xué)習(xí)51-52
• 4.4 仿真實驗對比分析52-54
• 4.5 在抽油機(jī)多工況判別中的應(yīng)用54-58
• 4.5.1 數(shù)據(jù)提取54-56
• 4.5.2 診斷分析56-58
• 4.6 本章小結(jié)58-59
• 第五章 抽油機(jī)工況診斷系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)59-65
• 5.1 系統(tǒng)設(shè)計59-61
• 5.1.1 體系結(jié)構(gòu)設(shè)計59-60
• 5.1.2 C#與 Matlab 混合編程60-61
• 5.2 系統(tǒng)實現(xiàn)61-64
• 5.3 本章小節(jié)64-65
• 結(jié)論65-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 發(fā)表文章目錄70-71
• 致謝71-72

【相似文獻(xiàn)】

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3 王智瑋　記者 幸福;油田自主研發(fā)國內(nèi)首臺全平衡抽油機(jī)[N];大慶日報;2010年

4 記者 王志田 通訊員 崔英春;大慶采三抽油機(jī)降型試驗取得重大突破[N];中國石油報;2005年

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8 田金艷;基于靜止無功發(fā)生器的抽油機(jī)自動補償節(jié)能系統(tǒng)研究[D];東北石油大學(xué);2016年

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本文編號：468832