基于窗口样本相似因子分析的油井工况识别方法
王通1
段泽文1
张文喜2
1.沈阳工业大学 电气工程学院,沈阳,1108702.盘锦辽河油田辽南集团有限公司 辽南公司,辽宁 盘锦,124114
摘要：针对传统工况识别方法在应对生产波动异常数据干扰时,容易发生工况误判的情形,提出了采用窗口样本相似因子分析的方法来合理表征不同工况下的数据特性,以窗口样本间的相似因子来衡量不同样本数据的相似性.采用改进的K-means聚类算法根据窗口样本相似因子对不同工况下的生产特征参数进行聚类分析,完成多工况的识别过程.根据辽河油田生产数据进行实验验证,结果表明,该方法能够有效消除异常数据对工况数据特性的影响,减少工况误判情况的发生.
关键词：工况识别特征参数窗口切割相似因子K均值算法异常数据聚类分析油井
分类号：TP277(自动化技术及设备)
资助基金：辽宁省博士科研启动基金(201601163)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 681-686 )
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