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煤層氣遠程監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計及智能排采算法研究

發(fā)布時間:2017-09-21 06:36

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


  更多相關(guān)文章: 煤層氣 數(shù)據(jù)采集 遠程監(jiān)控 預(yù)測


【摘要】:煤層氣由于具有高熱值和燃燒無污染等特點,受到多個國家的關(guān)注。煤層氣的開采過程中需要測量和記錄的數(shù)據(jù)比較多,合理地設(shè)計煤層氣排采數(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,降低人員的勞動強度。本文設(shè)計了一套基于嵌入式系統(tǒng)和服務(wù)器的煤層氣排采遠程監(jiān)控系統(tǒng),實現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)實時顯示、排采控制和自動排采等功能。另外,為了合理地調(diào)控在各個煤層氣井投入的人力物力,并合理地選擇自動排采的方式,本文還研究了煤層氣的流量預(yù)測算法,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程服務(wù)器的煤層氣排采遠程監(jiān)控系統(tǒng)方案,在綜合分析和比較了幾套方案的優(yōu)缺點之后,確定了一套最優(yōu)方案,即基于數(shù)據(jù)采集節(jié)點、現(xiàn)場人機終端、GPRS模塊、遠程服務(wù)器和網(wǎng)頁端的遠程監(jiān)控方案。本文對該方案的軟硬件設(shè)計過程做了較為詳細的敘述。為了合理調(diào)控各個煤層氣井的投入,并合理地選擇自動排采的方式,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)進行了大量樣本實驗,以獲得較好的流量預(yù)測效果。在實驗后,根據(jù)計算時長、數(shù)據(jù)采集時長等因素,確定了適合流量預(yù)測的神經(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)測結(jié)果進行了對比。目前能將誤差均方差控制在比較小的范圍中,但預(yù)測結(jié)果還有待進一步的優(yōu)化。煤層氣排采除了數(shù)據(jù)監(jiān)控的需求外,還有自動排采的需求,本文采用PID控制和煤層氣流量預(yù)測相互結(jié)合的煤層氣智能排采方案,將流量預(yù)測值作為PID控制輸出的重要參考。本文設(shè)計的煤層氣排采遠程監(jiān)控系統(tǒng)在實際使用過程中證實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)測的智能排采方案也能對排采過程起到預(yù)期的效果。煤層氣的流量預(yù)測基本可以滿足實際應(yīng)用所需的準確程度。
【關(guān)鍵詞】:煤層氣 數(shù)據(jù)采集 遠程監(jiān)控 預(yù)測
【學(xué)位授予單位】:浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】: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)簡介11-12
  • 1.3 相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)現(xiàn)狀12-14
  • 1.3.1 國內(nèi)外煤層氣開采概況12
  • 1.3.2 國內(nèi)外嵌入式系統(tǒng)概況12
  • 1.3.3 國內(nèi)外數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)概況12-13
  • 1.3.4 國內(nèi)外計算智能概況13-14
  • 1.4 研究內(nèi)容和論文組織結(jié)構(gòu)14-17
  • 1.4.1 主要研究內(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22-31
  • 3.1 數(shù)據(jù)采集節(jié)點硬件設(shè)計22-23
  • 3.2 現(xiàn)場人機終端硬件設(shè)計23-25
  • 3.3 遠程數(shù)據(jù)傳輸設(shè)計25-28
  • 3.4 系統(tǒng)抗干擾設(shè)計28-29
  • 3.5 本章小結(jié)29-31
  • 第四章 系統(tǒng)軟件設(shè)計31-45
  • 4.1 數(shù)據(jù)采集節(jié)點軟件設(shè)計31-36
  • 4.2 現(xiàn)場人機終端軟件設(shè)計36-39
  • 4.3 服務(wù)器端軟件設(shè)計39-41
  • 4.4 自動排采算法設(shè)計41-44
  • 4.5 本章小結(jié)44-45
  • 第五章 流量預(yù)測算法設(shè)計45-71
  • 5.1 煤層氣流量預(yù)測算法概述45-47
  • 5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)47-57
  • 5.2.1 時間間隔1分鐘的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本實驗48-55
  • 5.2.2 時間間隔1小時數(shù)據(jù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本實驗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 使用實驗確定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)展示預(yù)測結(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74-77
  • 攻讀學(xué)位期間的研究成果77-78
  • 致謝78

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本文編號:892965

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