面向抽油机节能的GRNN过程建模及工艺参数优化

【摘要】：针对抽油机系统效率低,能耗大的问题,提出一种基于数据挖掘的抽油机建模及节能优化方法。抽油机的工艺参数理想与否是决定抽油机效率的一个重要因素,而抽油机模型的有效性又是优化工艺参数的关键。抽油机工作过程是一个复杂非线性系统,很难用准确的数学模型描述,广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)非线性映射能力强、容错性高,适于解决非线性系统建模问题。为此,提出利用GRNN确定工艺参数与增产节能指标的映射关系,建立抽油机模型;实验结果表明模型的拟合度较好,建模效果良好。紧接着,运用具有智能特性的Pareto向量评价微粒群算法(vector evaluated particle swarm optimization based on pareto,VEPSO-BP)对模型进行搜索寻优,确定工艺参数的最优值,并用优化后的工艺参数指导实际生产;实验结果表明优化后的抽油机采油系统产量提高6.6%以上,用电量降低4.1%以上,验证了所提方法的可行性和有效性。 【作者单位】： 重庆科技学院电气与信息工程学院;西安石油大学电子工程学院;
【关键词】： 广义回归神经网络 Pareto向量评价微粒群算法 建模 优化 抽油机 节能
【基金】：国家自然基金资助项目(51075418) 重庆市自然科学基金资助项目(CSTC2010BB2285) 重庆教委资助项目(KJ121402)
【分类号】：TE933.1;TP311.13
【正文快照】： 目前,中国油田上采用的主要采油设备仍然是抽油机,其保有量在10×104台以上,电动机装机总容量在3 500MW,每年耗电量逾100×108度。抽油机的运行效率特别低[1],在中国平均效率为25.96%,而国外平均水平为30.05%,年节能潜力可达几十亿度,因此对抽油机的节能增产研究显得尤为重要

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