本文關(guān)鍵詞：煤層氣遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)及智能排采算法研究

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【摘要】：煤層氣由于具有高熱值和燃燒無污染等特點(diǎn),受到多個(gè)國(guó)家的關(guān)注。煤層氣的開采過程中需要測(cè)量和記錄的數(shù)據(jù)比較多,合理地設(shè)計(jì)煤層氣排采數(shù)據(jù)監(jiān)控系統(tǒng)能夠提高煤層氣開采的效率和安全性,降低人員的勞動(dòng)強(qiáng)度。本文設(shè)計(jì)了一套基于嵌入式系統(tǒng)和服務(wù)器的煤層氣排采遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)顯示、排采控制和自動(dòng)排采等功能。另外,為了合理地調(diào)控在各個(gè)煤層氣井投入的人力物力,并合理地選擇自動(dòng)排采的方式,本文還研究了煤層氣的流量預(yù)測(cè)算法,并將算法融合到了煤層氣排采速率的控制中。本文的研究目的和意義是提高煤層氣排采的自動(dòng)化程度和安全性、可控性,減少相關(guān)的資源成本,提高煤層氣產(chǎn)量。本文分析了煤層氣排采過程中的數(shù)據(jù)采集和排采控制的功能需求,提出了幾種基于嵌入式和遠(yuǎn)程服務(wù)器的煤層氣排采遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)方案,在綜合分析和比較了幾套方案的優(yōu)缺點(diǎn)之后,確定了一套最優(yōu)方案,即基于數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)、現(xiàn)場(chǎng)人機(jī)終端、GPRS模塊、遠(yuǎn)程服務(wù)器和網(wǎng)頁(yè)端的遠(yuǎn)程監(jiān)控方案。本文對(duì)該方案的軟硬件設(shè)計(jì)過程做了較為詳細(xì)的敘述。為了合理調(diào)控各個(gè)煤層氣井的投入,并合理地選擇自動(dòng)排采的方式,本文用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了大量樣本實(shí)驗(yàn),以獲得較好的流量預(yù)測(cè)效果。在實(shí)驗(yàn)后,根據(jù)計(jì)算時(shí)長(zhǎng)、數(shù)據(jù)采集時(shí)長(zhǎng)等因素,確定了適合流量預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)和類型,并利用多元回歸和三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比。目前能將誤差均方差控制在比較小的范圍中,但預(yù)測(cè)結(jié)果還有待進(jìn)一步的優(yōu)化。煤層氣排采除了數(shù)據(jù)監(jiān)控的需求外,還有自動(dòng)排采的需求,本文采用PID控制和煤層氣流量預(yù)測(cè)相互結(jié)合的煤層氣智能排采方案,將流量預(yù)測(cè)值作為PID控制輸出的重要參考。本文設(shè)計(jì)的煤層氣排采遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)在實(shí)際使用過程中證實(shí)可以較好地滿足功能需求,為數(shù)據(jù)分析記錄人員和現(xiàn)場(chǎng)巡井人員減小了工作量,提供了方便,本文所采用的PID控制結(jié)合流量預(yù)測(cè)的智能排采方案也能對(duì)排采過程起到預(yù)期的效果。煤層氣的流量預(yù)測(cè)基本可以滿足實(shí)際應(yīng)用所需的準(zhǔn)確程度。
【關(guān)鍵詞】：煤層氣 數(shù)據(jù)采集 遠(yuǎn)程監(jiān)控 預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TE938
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 引言10-11
• 1.2 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)簡(jiǎn)介11-12
• 1.3 相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)現(xiàn)狀12-14
• 1.3.1 國(guó)內(nèi)外煤層氣開采概況12
• 1.3.2 國(guó)內(nèi)外嵌入式系統(tǒng)概況12
• 1.3.3 國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)概況12-13
• 1.3.4 國(guó)內(nèi)外計(jì)算智能概況13-14
• 1.4 研究?jī)?nèi)容和論文組織結(jié)構(gòu)14-17
• 1.4.1 主要研究?jī)?nèi)容14-15
• 1.4.2 論文組織結(jié)構(gòu)15-17
• 第二章 系統(tǒng)功能分析和方案設(shè)計(jì)17-22
• 2.1 煤層氣排采工藝17-19
• 2.2 系統(tǒng)方案及優(yōu)缺點(diǎn)分析19-20
• 2.3 最終方案確定20-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第三章 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)22-31
• 3.1 數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)硬件設(shè)計(jì)22-23
• 3.2 現(xiàn)場(chǎng)人機(jī)終端硬件設(shè)計(jì)23-25
• 3.3 遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸設(shè)計(jì)25-28
• 3.4 系統(tǒng)抗干擾設(shè)計(jì)28-29
• 3.5 本章小結(jié)29-31
• 第四章 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)31-45
• 4.1 數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)軟件設(shè)計(jì)31-36
• 4.2 現(xiàn)場(chǎng)人機(jī)終端軟件設(shè)計(jì)36-39
• 4.3 服務(wù)器端軟件設(shè)計(jì)39-41
• 4.4 自動(dòng)排采算法設(shè)計(jì)41-44
• 4.5 本章小結(jié)44-45
• 第五章 流量預(yù)測(cè)算法設(shè)計(jì)45-71
• 5.1 煤層氣流量預(yù)測(cè)算法概述45-47
• 5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)47-57
• 5.2.1 時(shí)間間隔1分鐘的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本實(shí)驗(yàn)48-55
• 5.2.2 時(shí)間間隔1小時(shí)數(shù)據(jù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本實(shí)驗(yàn)55-57
• 5.3 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)57-61
• 5.4 自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)61-63
• 5.5 多元回歸63-67
• 5.6 使用實(shí)驗(yàn)確定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)展示預(yù)測(cè)結(jié)果67-70
• 5.7 本章小結(jié)70-71
• 第六章 總結(jié)與展望71-74
• 6.1 總結(jié)71-73
• 6.2 展望73-74
• 參考文獻(xiàn)74-77
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果77-78
• 致謝78

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