基于PSO-ELM模型的潜油柱塞泵冲次优化方法
Information and Control（2019）
Abstract
为改进油井后期泵效低下、能耗高等缺陷,提出了一种基于PSO-ELM模型的潜油柱塞泵冲次优化方法.采用粒子群(PSO)算法与极限学习机(ELM)相结合的方式来实现动液面软测量建模;根据动液面及潜油柱塞泵工作电流变化,以油井运行经济性最优为目的建立目标函数得到潜油柱塞泵冲次,解决了在油井生产时不能准确调节抽油机冲次问题;最后以目标函数关系建立模糊控制器模型,根据输入参数调整潜油柱塞泵冲次.实验结果表明,建立的软测量模型预测动液面精度高,模糊控制器能够更加合理地调整抽油机冲次,最终达到智能调整冲次大小、提高油井采油率及节能的目的.
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