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有杆抽油系统悬点示功图的特征参数是合理选择地面机电设备的主要依据.由于井下工况的复杂性和部分参数难以确定,使得基于求解高维时变非线性方程的传统方法的计算结果存在偏差.本文将传统方法和神经网络相结合,给出了一种能比较精确地确定定向井有杆抽油系统悬点示功图特征参数的方法,避免了建立和求解复杂的非线性动力学方程.首先依据传统方法,计算出简化悬点示功图的特征参数.然后考虑抽油杆柱弹性振动、抽油杆与油管之问的库仑和粘性摩擦、气体和供液能力等因素的影响,利用BP神经网络和RBF神经网络建立了不同工况下悬点示功图特征参数的计算模型.利用现场实测数据对建立的神经网络进行了训练和测试.测试结果表明了本文方法的正确性和有效性. 相似文献
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由于杆管间库仑摩擦的影响,定向井有杆泵抽油系统动态参数预测模型是一个非线性的偏微分方程,求解复杂。鉴于此,提出了一种新的分析方法。该方法以定向井有杆抽油系统中的抽油杆柱作为研究对象,根据三次样条插值模拟得到的定向井的井眼轨迹,利用静力有限元法计算出了油管对抽油杆柱的支反力,进而得出了杆柱与油管之间的库仑摩擦力;给出了杆柱单元的受力分析;建立了有限元形式的杆柱系统动力学方程并利用状态空间法对其进行了数值求解,获得了悬点示功图。文末给出了两口油井的预测实例,并将预测结果与实测结果进行了对比。对比结果表明本文所提的分析方法是正确和有效的。 相似文献
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