基于示功图理论的有杆泵采油产液量计算

针对油田有杆抽油系统,利用Gibbs一维带阻尼的波动方程数学模型将悬点示功图转化为泵功图,并提出了两个估算油井产液量的数学模型.经实际数据验证表明,泵功图相对于悬点示功图向下平移了一段距离,消除了抽油杆柱对抽油泵工况分析的影响;两种产液量估算模型能较好的估算油井产液量;具有一定的适用性和可靠性.     

基于Gibbs模型的有杆抽油系统泵功图的研究

有杆抽油系统是油气田开发中占主导地位的采油设备,而泵功图的确定对于判断井的工作状态具有重要意义.从Gibbs方程出发,建立了泵功图的求解模型;通过数据的预处理、数字化图版及MATLAB编程等方法,将悬点示功图转化为井下泵功图;利用有效冲程法和面积法建立了产量计算模型,通过比较推荐使用有效冲程法.同时,对比于常规的诸多假设下推出的阻尼系数,从方程本身和数据的利用出发,用差分反解得出阻尼系数,很好地避免了因假设带来的不完备性,从而较好地指导实际应用.     

有杆抽油系统的数学建模及诊断

以有杆抽油系统作为研究对象,定量描述了四连杆结构抽油系统中光杆悬点的运动规律,给出了悬点在一个冲程中的位移函数、速度函数、加速度函数的表达式.分析利用Gibbs模型将题中给出的悬点示功图转化为泵功图,并利用泵功图对附件1、2中的油井产液量进行估算,最后理论推导了阻尼系数计算方法.     

一种新的有杆抽油泵功图诊断模型及计算方法

通过对多级杆柱上的微元体进行动力学分析,对现有的Gibbs模型进行了改进,建立了一个新的有杆抽油泵功图诊断数学模型.采用隐式差分格式和变步长有限差分格式对模型进行求解,得到了接箍上、下分界面处和抽油杆均质段任意位置处的位移及载荷表达式,推导了等效阻尼系数的计算公式,建立了相应的迭代算法来计算井下泵功图.以某油井地面示功图为例,利用该模型进行了实例计算,与Gibbs方法对比结果表明,该模型及算法得到的泵功图更接近实际.     

有杆抽油系统工况诊断的数学模型研究

小波矩特征法是一种既能反映图像的全局信息,又能反映局域信息,并且具有旋转、平移和缩放不变形的图像特征提取方法,在模式识别中能大大提高对近似目标识别的能力.为保证油井正常生产,精确快速地诊断出有杆抽油系统的工况,基于小波矩特征和自组织竞争神经网络(SCNN)建立了一种泵功图诊断模型.利用Matlab将悬点示功图转化为泵功图,然后基于小波矩特征法提取泵功图的小波矩特征并优选出合适的小波矩特征量,使用SCNN识别诊断.仿真研究表明,模型能够可靠的诊断有杆抽油系统的工况,实现简单,准确率高,适用于现场诊断,具有一定的工程应用前景.     

机动目标的跟踪与反跟踪建模研究

针对机动目标跟踪建模及目标机动规律分析问题,首先建立了基于Kalman滤波的Singer模型和修正的当前模型并利用MATLAB对其进行了求解,然后给出了两种模型下的目标的机动规律.针对飞行目标的航迹关联问题,首先建立了基于直观法的航迹起始模型,然后分别建立基于特征判决的最近邻域航迹关联模型和基于Kalman滤波的航迹关联模型并求解,结果显示,两种航迹关联模型都能较好实现航迹的分离.最后,针对高速机动目标跟踪与航迹预测问题,提出了一种基于初值的Singer模型并分析了高速机动目标的机动规律,然后分别建立了基于空间曲线拟合和基于Kalman滤波的航迹预测模型,并对两种模型进行求解与分析.     

数据的多流形结构分析

建立了基于ALM和权值的LRR聚类改进模型,对高维数据进行分析,将其分为两个独立的子空间,并与传统k-means聚类模型进行对比,采用评价指标模型对聚类结果进行评价分析.提出的LRR聚类改进模型在正则项引入了权重系数w,可以更好地将扰动分开,求解结果及评价指标均有效地验证了其稳定性、精确度等性能均有所提升.建立了SMMC改进模型,对机器工件外部边缘轮廓进行分类.从求解结果可看出该模型非常适合用于处理混合多流形聚类问题,对于比较复杂的曲线有着很好的分类性能.按照数据预处理、数据建模分析、模型结果评价步骤,通过使用谱聚类分析和多流形学习方法,对所给出的高维数据进行分析和处理,并通过评价模型得出相应的评价指标,对数据的多流形结构进行了深入的研究和探讨.     

删失截断情形下失效率变点模型的Bayes参数估计

通过添加部分缺失寿命变量数据,得到了删失截断情形下失效率变点模型相对简单的似然函数.讨论了所添加缺失数据变量的概率分布和随机抽样方法.利用Monte Carlo EM算法对未知参数进行了迭代.结合Metropolis-Hastings算法对参数的满条件分布进行了Gibbs抽样,基于Gibbs样本对参数进行估计,详细介绍了MCMC方法的实施步骤.随机模拟试验的结果表明各参数Bayes估计的精度较高.     

基于可调权重距离的最小一乘回归方法

不同时期数据对因变量的影响权重不同,若不考虑数据的时间特性而构建回归模型,可能不一定得到最佳的回归模型.针对经济领域中数据时间跨度大,样本少以及可能存在异常点的特点,提出基于可调权重距离的最小一乘回归方法.建立了可调权重距离的权重系数确定方法,并给出基于MATLAB的模型求解方法.通过某船舶使用费用预测的应用,表明通过方法构建的模型具有更高的精度,值得借鉴.     

屏蔽数据下指数分布两部件串联系统多变点模型的贝叶斯估计

通过引入潜在变量得到了截尾情形屏蔽数据下指数分布两部件串联系统交点模型较简单的似然函数.利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对各参数进行了抽样.基于Gibbs样本对参数进行估计.随机模拟的结果表明估计的精度较高.