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公开(公告)号：CN113107432B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202110543698.1
申请日：2021-05-19
Applicant: 东北大学
IPC: E21B43/00 , E21B47/008 , H02P27/04 , H02P23/00
Abstract: 本发明提供一种抽油机井自动控制方法，涉及油田采油技术领域。该方法包括：采集电参数数据并进行降噪处理；寻找抽油机当前运行最优冲次；通过实测电流、电压、功率因数计算电功率，并计算电参数和电功率数据的特征值；通过上述特征值对抽油机井进行泵抽空判断，对抽油机进行实时自动控制，通过上述特征值还能诊断抽油机井皮带断裂、柱塞遇卡、抽油杆脱断三种紧急故障，实现紧急故障停井功能和报警；本发明的控制方法中还包括的低产高耗油井的自动间抽控制，自动寻找最佳停井时间和油井运行时间，为油田现场提供可参考的间抽制度；通过本发明的抽油机井自动控制方法，可以实现油田稳产降耗的目的。
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公开(公告)号：CN113107432A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110543698.1
申请日：2021-05-19
Applicant: 东北大学
IPC: E21B43/00 , E21B47/008 , H02P27/04 , H02P23/00
Abstract: 本发明提供一种抽油机井自动控制方法，涉及油田采油技术领域。该方法包括：采集电参数数据并进行降噪处理；寻找抽油机当前运行最优冲次；通过实测电流、电压、功率因数计算电功率，并计算电参数和电功率数据的特征值；通过上述特征值对抽油机井进行泵抽空判断，对抽油机进行实时自动控制，通过上述特征值还能诊断抽油机井皮带断裂、柱塞遇卡、抽油杆脱断三种紧急故障，实现紧急故障停井功能和报警；本发明的控制方法中还包括的低产高耗油井的自动间抽控制，自动寻找最佳停井时间和油井运行时间，为油田现场提供可参考的间抽制度；通过本发明的抽油机井自动控制方法，可以实现油田稳产降耗的目的。
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公开(公告)号：CN112946470A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110153030.6
申请日：2021-02-04
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种有杆泵抽油井蒸汽吞吐转周期时机的软测量方法及系统。首先采集刚开井时有杆泵抽油机的电参数，计算上冲程、下冲程以及完整冲程周期内的平均功率值作为标准功率值，然后随着抽油阶段的进行，实时采集有杆泵抽油机的电参数，计算当前上冲程、下冲程以及完整冲程周期内的平均功率，根据计算的上冲程功率比例系数、下冲程功率比例系数以及完整冲程功率比例系数，判断是否需要转入下一蒸汽吞吐周期，测量过程全自动化，不需要操作人员现场操作，即可完成测量；转周期判断结果可实时显示，可及时提醒油井管理者进行下一周期的蒸汽吞吐，减少油井在低产液量下工作的时间，从而降低稠油开发能耗，提高经济效益。
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公开(公告)号：CN110490879A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910743950.6
申请日：2019-08-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于亮点距离的浮选尾矿泡沫大小判定方法，属于浮选尾矿泡沫图像处理技术领域，该方法首先获取浮选尾矿泡沫图像并截取图片中泡沫最密集的矩形区域为目标图像，然后对目标图像进行二值化处理，获取图像亮点位置，计算并记录每个亮点到相邻亮点距离的平均值，得到泡沫尺寸，根据尺寸值将目标图像中的泡沫分为大中小三个等级。该方法解决了现有的泡沫大小判定方法对泡沫图像质量要求较高，而浮选现场条件较差无法准确判定泡沫尺寸的问题，具有更广泛的应用性。
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公开(公告)号：CN110298399A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910564750.4
申请日：2019-06-27
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供基于Freeman链码和矩特征融合的抽油井故障诊断方法，涉及抽油井故障诊断技术领域；该方法首先收集油田有杆泵抽油井示功图的历史数据，然后通过Freeman链码和矩特征融合的方法对示功图进行特征提取；利用改进的人工蜂群算法对支持向量机的参数进行优化，最后利用优化的支持向量机对提取的特征进行识别分类；本发明方法有效地改善了链码直方图只考虑了链码的统计特性而没有考虑链码的空间分布特征的缺点，对传统的人工蜂群算法进行了改进，使得步长在算法初期较长加快收敛速度，在算法后期步长较短增加精度，进而实现对示功图提供的故障进行快速而准确的诊断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109772593A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910071569.X
申请日：2019-01-25
Applicant: 东北大学
IPC: B03D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于浮选泡沫动态特征的矿浆液位预测方法，涉及浮选过程生产检测领域。包括：建立浮选参数历史数据库、历史图像数据库、矿浆液位预测历史数据库；对图像序列相邻的两帧进行处理并从中提取运动区域；绘制帧图像的宏块轮廓，搜索出计算泡沫流动速度的最佳位置；通过对相关的两帧连续图像进行傅里叶变换，计算泡沫的运动速度；建立历史数据样本库并进行拟合，得到速度与矿浆液位函数并保存；对浮选机相应时刻的矿浆液位进行预测并输出。本方法以图像运动特征以及泡沫动态特征参数为输入，基于SVR支持向量回归算法进行建模，实现浮选槽矿浆液位过程的检测，解决了现有技术依赖人工专家经验而不能对预测矿浆液位进行实时监测的问题。
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公开(公告)号：CN107133723A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710252309.3
申请日：2017-04-18
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06Q10/06375 , G06Q50/02
Abstract: 本发明是一种基于配矿产品性质的选矿综合指标预测方法，结合现场情况和专家经验确定能够影响选矿产品综合指标的配矿产品性质；收集配矿产品性质和选矿综合指标的历史数据，通过BP神经网络算法拟合出配矿产品性质和选矿综合指标之间的关系并保存成函数；输入配矿产品的各项性质得到选矿综合性质的预测值。本发明基于数据建模，将优化算法与专家经验相结合，快速准确的预测出选矿综合性质，为选矿策略的制定提供依据。同时改变了现行的依赖人工经验判断的预测方法，提高了企业的工作效率。
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公开(公告)号：CN106930751A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710260900.3
申请日：2017-04-20
Applicant: 东北大学
IPC: E21B47/009 , G06K9/46 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种有杆泵抽油井故障分离方法，获取采集到的少量标注故障和大量未标注的有杆泵抽油井地面示功图，并转化为井下泵示功图，采用小波矩特征提取方法提取归一化处理之后的泵示功图的特征向量，利用半监督核极限学习机算法对泵示功图的特征向量进行训练学习，从而完成有杆泵抽油井的故障分离，本发明采用低频段小波矩提取的泵示功图特征向量能够形象的描述泵示功图的边缘特征，采用加入流形正则化项的半监督核极限学习机算法对有杆泵抽油井进行故障诊断，充分利用了实际有杆泵抽油井采集到的大量未标记数据进行训练，提高了诊断的精度。
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公开(公告)号：CN103061749B
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201310029549.9
申请日：2013-01-25
Applicant: 东北大学
IPC: E21B47/047
Abstract: 一种有杆泵抽油井井下动态液位软测量方法，采集有杆泵抽油井动态液位数据，去除采集到的有杆泵抽油井数据的异常点；计算上冲程过程平均载荷、下冲程过程平均载荷和抽油机泵效；对上冲程过程平均载荷、下冲程过程平均载荷、有杆泵抽油井井口套压、有杆泵抽油井日产液量、抽油机泵效和有杆泵抽油井井下泵深进行主元分析变换，得到有杆泵抽油井井下动态液位主元特征向量；建立基于向量回归的动态液位预测函数，实现动态液位预测，得到有杆泵抽油井井下动态液位软测量结果。本发明的动态液位软测量方法，能实现在线连续测量，测量成本低，安全性高；不需要操作人员进行现场操作，现场数据自动保存，不需要人工记录，降低数据丢失、记录错误几率。
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公开(公告)号：CN103089246A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201310030099.5
申请日：2013-01-25
Applicant: 东北大学
IPC: E21B47/047
Abstract: 一种有杆泵抽油井动态液位的测定方法，测量抽油过程中电机输入功率、有杆泵抽油井日产液量、有杆泵抽油井井口油压、有杆泵抽油井井口套压、抽油机冲程、抽油机冲次、光杆在抽油机上冲程中的平均载荷和光杆在抽油机下冲程中的平均载荷；确定现场实际的油液举升高度与举升油液过程中的有效功率之间的关系、有杆泵抽油井动态液位与现场实际的油液举升高度之间的关系；计算地面损失功率、地下损失功率和溶解气体积膨胀功率，得到举升油液过程中的有效功率，进而得到现场实际的油液举升高度，得到有杆泵抽油井动态液位。本发明能实现在线连续测量，测量成本低，安全性高；不需要操作人员进行现场操作，即可完成测量。
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