本文關(guān)鍵詞：魚(yú)群算法優(yōu)化組合核函數(shù)GPR的油井動(dòng)液面預(yù)測(cè)　出處：《東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年01期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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【摘要】：針對(duì)抽油井動(dòng)液面(DFL)檢測(cè)主要依靠人工操作回聲儀測(cè)試,無(wú)法實(shí)時(shí)在線(xiàn)檢測(cè),而單一核函數(shù)的高斯過(guò)程回歸(GPR)無(wú)法明顯提高預(yù)測(cè)精度和泛化能力,提出了一種人工魚(yú)群算法(AFSA)優(yōu)化組合核函數(shù)的動(dòng)態(tài)高斯過(guò)程回歸動(dòng)液面預(yù)測(cè)模型.采用多項(xiàng)式函數(shù)、線(xiàn)性函數(shù)與徑向基函數(shù)組合構(gòu)建核函數(shù),利用人工魚(yú)群算法對(duì)核函數(shù)模型參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),采用快速傅里葉變換(FFT)和核主元分析(KPCA)融合提取時(shí)頻數(shù)據(jù)非線(xiàn)性特征作為模型輸入,提高模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力.油田現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用驗(yàn)證了該方法的有效性.
[Abstract]:In view of pumping well moving liquid level DFL detection mainly depends on manual operation echo testing, can not be real-time on-line detection. But the single kernel function, Gao Si process regression (GPRR), can not obviously improve the prediction accuracy and generalization ability. In this paper, an artificial fish swarm algorithm (AFSA) is proposed to optimize the dynamic Gao Si process regression model for predicting the level of moving liquid surface. The kernel function is constructed by combining polynomial function, linear function and radial basis function. Artificial fish swarm algorithm is used to optimize the parameters of kernel function model. The fast Fourier transform (FFT) and kernel principal component analysis (KPCA) fusion are used to extract the nonlinear features of time-frequency data as the input of the model. The prediction accuracy and generalization ability of the model are improved.
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;渤海大學(xué)工學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61573088,61433004,61403040)
【分類(lèi)號(hào)】：TE33;TP18
【正文快照】： 游梁式抽油機(jī)井有桿泵采油是國(guó)內(nèi)外油田普遍使用的機(jī)械采油方式[1-5].抽油井動(dòng)液面(dynamic fluid level,DFL)是指油井正常生產(chǎn)時(shí),油、套管環(huán)型空間內(nèi)的液面,它受油層壓力和采油速率的約束,是反映油層供液能力和井下供排關(guān)系的重要工況參數(shù).文獻(xiàn)[6-8]采用高斯過(guò)程回歸(Gaussia

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本文編號(hào)：1404935