关键词:
柱塞气举
深度学习
卷积神经网络
智能评价
气井控制
摘要:
随着天然气工业的快速发展,对高效可靠的气井控制技术的需求日益增长。在提高低压气井产气效率的关键技术中,柱塞气举的智能评价系统研究具有重要意义。为提高评价系统的准确性和效率,提出一种基于深度学习的柱塞气举智能评价算法。所提算法采用卷积神经网络(CNN)作为核心,通过分析油压、套压、开关井状态和生产制度等关键特征,实现对柱塞气举控制算法性能的综合评估。在实际采集的气井数据上进行广泛测试结果表明,所提算法能有效提高评价的准确率和稳定性。具体来说,所提算法在正常率预测精度方面,相较于贝叶斯神经网络(BNN)和带注意力机制的长短期记忆网络(Attention-LSTM)算法分别提高了14%和5%,在稳定运行率预测精度方面,相较于反向传播神经网络(BPNN)提高了6%。