基于SMOTE-DA-RF算法的有杆抽油系统井下工况识别
王通
罗真伟
沈阳工业大学 电气工程学院,沈阳110870
摘要：针对传统工况识别算法在识别有杆抽油系统工况时,存在生产措施调整滞后以及生产效率下降等问题,提出了一种基于改进的随机森林工况识别算法.采用灰度矩阵特征提取算法对泵功图进行特征提取,将灰度特征值通过合成少数类过采样技术进行上采样,实现不平衡数据均衡化;利用蜻蜓优化算法选取随机森林参数对抽油机井工况进行识别,并以辽河油田的生产数据进行实验验证.结果表明,该方法能够避免传统识别方法选取参考工况不准确的问题,减少不平衡数据对工况识别的影响,提高工况识别的准确率,能够满足油田现场的实际需求.
关键词：有杆抽油系统示功图随机森林蜻蜓优化算法过采样技术工况识别不平衡数据集灰度特征值
分类号：TP277(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(61573088)
论文发表日期：2022-01-25
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( 84-89 )
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