Real-Time Monitoring and Operation Optimization of Sucker Rod Pumping Well for Smart Oilfield

提高采收率是油田生产开发的首要目标。合理的采油方法、高效的采油设备、科学的开发方案是提高油田采收率的主要手段。有杆泵抽油机井作为一种数量最多、应用最为广泛的采油井，在全世界的所有油田中占比超过80%，而在我国这一比例更是高达94%。因此，针对有杆泵抽油机井的实时监测与生产操作优化进行研究，对于提高油田采收率、实现油田节能降耗、提质增效的生产目标具有重要意义。本文结合国内外最新研究现状，针对智能油田建设过程中有杆泵抽油机井生产操作所面临的问题开展研究，主要包括以下内容：（1）基于三轴加速度传感器的有杆泵抽油机井示功图获取。为了提高示功图获取的准确性，消除有杆泵抽油机井工作过程中受振动、摩擦等因素的影响而引发的干扰问题，本文提出了一种基于三轴加速度传感器的抽油机井示功图获取方法，能够有效地克服各种扰动信息，得到准确的冲程、冲次、载荷数据，进而绘制出准确的油井示功图。实验结果证明了该方法的有效性和可靠性。（2）基于示功图的有杆泵抽油机井工况自动识别。有杆泵抽油机井作为油气生产中的核心设备，其工作状态的好坏，直接影响油田的生产计划和效益。示功图分析是了解油井工况最简单有效的方法，本文提出了一种新的架构来对不同示功图进行分析，以准确获取有杆泵抽油机井工况。该架构基于卷积神经网络提取示功图特征，再利用基于纠错输出码的支持向量机对不同示功图进行分类。现场实验结果表明该方法能够有效提高工况识别准确度。（3）基于泵功图的有杆泵抽油机井产量实时计量。油井产量是油井生产过程中的重要参数，也是衡量油井生产能力和油田开发效果的重要指标。为了解决油井产液量实时计量难、误差大等问题，本文提出了一种基于泵功图的抽油机井产液量实时计量方法。首先将地面示功图转化成深井泵功图，再基于泵功图计算柱塞有效冲程和泵漏失量，进而得到抽油机井产液量。现场实验结果表明，该方法能够准确地计算各油井的产液量，有助于减少地面设备建设成本，降低现场工作人员的劳动强度。（4）油水井系统井间连通性分析：井间连通性分析是深入理解油藏属性、科学管理注水量、提高油田采收率的重要环节。本文提出了一种基于长短期记忆神经网络的全局敏感性分析方法来计算注水井和采油井之间的定量连通关系。长短期记忆神经网络用于建立采油井和周围注水井之间的映射关系，然后利用扩展傅里叶振幅敏感性分析方法来计算油水井间关联系数。模型验证结果表明，该方法能够准确计算井间连通系数，可用于指导油田生产。（5）注水开发油田有杆泵抽油机井生产操作优化。油藏可以看做是一个包含多口井的多输入、多输出系统。采油井和注水井是地面生产设施与地下油藏沟通的桥梁，也是实现水驱油田高效开发人为可控的关键操作管理对象。在油田生产开发过程中，油层供液能力不断变化，当出现供排不协调时不仅会加剧抽油泵的磨损、老化，而且还会导致生产系统效率低、油井产量低。本文提出了一种基于供排协调的有杆泵抽油机井冲次优化方法，通过调节油井的冲次使其满足供排协调关系，提高油井产量和系统效率。此外，本文还提出了一种基于井间动态连通关系的变工况采注协同优化控制方法，通过调整注水量，优化生产流程。实验结果表明本文所提出的有杆泵抽油机井采注协同优化方法能够有效提高油井产量与系统效率，节约生产成本，提高油田效益，实现对油田的精细化管理

Multi-Source Data Anomaly Detection Method and Application Research

异常检测是从现有数据集中找到与预期模式不一致的对象或事件。作为数据挖掘的一个重要应用，异常检测旨在预判和检测生产系统中的异常事件，维护系统的正常运行。异常检测在工业自动化、金融欺诈、网络安全以及社会突发事件检测等领域有着广泛的应用。近年来，随着传感技术、数据预处理技术、物联网等技术的发展和应用，异常检测应用场景越来越多样化，如智能化工园区、智能家居系统、自动化生产线，收集到的数据种类越来越多、数据结构越来越复杂。现阶段应用系统的数据存在如下几个显著特点：数据维度高、系统状态不稳定、多数据源。基于上述数据特点，本文针对离散数据、时序数据、视频数据等多种常见数据类型，基于传统与深度学习结合的机器学习方法，对多源数据的异常检测及应用展开研究。本文的主要研究内容及成果包括以下几个方面：（1） 基于l_2,0范数约束的高维数据异常检测。本文采用基于稀疏重构的异常检测模型解决高维数据的异常检测问题。现有基于稀疏重构的异常检测模型，采用l_2,1范数约束实现字典选择、样本重构及异常检测。但是基于l_2,1范数约束的字典选择存在字典尺度控制难、字典内部信息易丢失的问题。针对上述问题，本文提出了基于l_2,0范数约束的高维数据异常检测模型。首先利用堆叠自动编码器（Stacked Autoencoder）对原始高维数据进行降维，再基于l_2,0范数约束进行字典选择及样本稀疏重构，最后将稀疏重构误差作为样本异常程度的评估指标。本文在大量真实数据及合成数据集上进行了对比实验，实验结果验证了基于l_2,0范数约束的字典选择模型可以准确控制字典尺度，且基于l_2,0范数约束的高维数据异常检测结果优于现有主流模型。（2）基于注意力机制引导的视频异常目标检测。如何根据工业场景的监控视频有效检测出异常目标是工业机器人系统的重要应用问题。工业机器人应用场景中，机器人工作空间固定，移动物体易与机器人发生碰撞，因此本文将该场景中的移动物体定义为异常目标。为防止机器人在运行状态下与移动目标发生碰撞，本章利用高质量的成像设备收集场景中的视频信息，并采用光流估计模型计算视频相邻帧中对应像素的相对位移，实现移动目标的实时检测。但是，大多数现有光流估计模型仅基于相邻帧的信息估计像素的相对位移，忽略了视频数据的时序性且不考虑像素的语义信息，导致光流估计结果中移动目标的上下文信息及目标整体性缺失。针对以上问题，本文提出了基于注意力机制引导的光流估计模型。该模型由前景目标估计子网络及光流估子网络构成。前景目标估计子网络估计移动目标的空间位置信息，并用前景目标估计结果强化光流估计子网络中异常目标的特征表达。实验结果表明，提出的基于注意力机制引导的光流估计模型可以用较小的模型获得准确的光流估计结果。基于上述模型，基于Kinect2.0采集的固定场景图像及深度信息，本文实现了固定场景中移动目标的实时三维点云重建。（3）基于随机置换的时序数据异常检测模型。现有工业时序数据异常检测为保证异常检测的快速性，多采用传统的异常检测方法对时序数据进行异常检测。在真实工业场景中，由于工业进程精准控制难，系统易发生状态随机切换。传统的异常检测方法在时序数据出现新的稳定状态时缺乏该状态的先验信息，易将该状态误识别为异常样本点。针对这一问题，本文提出了基于随机置换的时序数据异常检测方法。首先，将数据进行多次随机置换，降低数据的时序依赖。然后，在每一次随机置换的数据上采用滑窗处理计算测试样本的全局差异性。最终，将多次随机置换后获得的全局差异性的均值作为样本异常程度评价指标。本文提出的模型在真实工业时序数据及合成时序数据上进行了对比实验。实验结果验证了本文提出的基于随机置换的时序数据异常检测模型可以实现时序数据中异常样本的有效检测。（4）基于深度编码器的多源数据快速异常检测。随着数据预处理、物联网技术的发展及推广应用，同一系统可以用多传感器获得的大规模多源异构数据对同一系统进行描述。多源数据可以表示为多视图数据，其中单一视图用于表示一个数据源获得的信息。因为多源异构数据用于描述同一个系统，因此多视图数据存在潜在的一致性分布，同时不同视图数据也存在差异性分布表示不同数据源的差异。为了快速有效实现大规模多源异构数据的异常检测，本文提出了基于深度编码器的多源异构数据快速异常检测模型。本文将多视图数据映射到多模态共享空间，将多视图数据分解表示为多模态共享矩阵、多模态差异性矩阵以及单视图数据重构误差矩阵。其中多模态的差异性矩阵作为视图间的异常程度的评估指标，单视图数据重构误差作为单视图内数据异常程度的评估指标。提出的模型综合视图间及单视图的异常程度，实现异常数据的检测。本文提出的模型在常规多视图数据集、大规模多视图数据集上进行了对比实验。实验结果验证了提出的模型受数据规模、视图数目影响小，其异常检测结果优于现有多视图异常检测模型

Management System Process Modeling Based on Petri Nets and WF-Net

the process modeling is very important in the design of software system based on technology of workflow. This paper discuss the application of process modeling in the design on MIS, introduce the theory of WF-Net and the way of process modeling using WF-Net as the tool of modeling, bring forward a new mapping method from the business model to the WF-Net model. An example of a process modeling based on WF-Net which from the design of the sale management information system is given

Global Motion Estimation Based on Feature Points Matching

传统块匹配法只考虑平移运动,对大角度旋转无法进行有效估计。为此,根据圆形的旋转不变性,提出一种基于圆形块的匹配方法,提取圆投影矢量作为匹配特征,采用特征匹配的策略,得到当前块的运动矢量。为提高匹配效率,利用Harris算子检测特征点,获取特征点的运动矢量。通过局部运动矢量和刚体变换模型得到线性参数方程,并采用RANSAC算法进行求解,以获得全局运动参数。实验结果证明,该方法对较大的平移及旋转角度具有较强的适用性

Realization of CAN-PELCO Protocol Conversion

在一些控制系统中,需要对云台进行控制,为了利用市场上成熟的视频监控产品和技术控制智能球机(内置云台)同时又节省工控机的资源,工控机可以采用CAN总线和控制器通讯,控制器把接收到的CAN指令转化为符合PELCO协议的指令,从而对智能球机进行控制。通过实验室机器人平台上实验,实现了工控机对智能球机的间接控制,这种云台控制方案可应用于多种控制系统平台

Motion Performance Simulation Analysis of Single Wheellegged Mechanism of Wheel-legged Lunar Rover

为获得轮腿式月球车单轮腿机构的运动性能,以基于二级半转机构的单轮腿机构为研究对象,建立了单轮腿机构性能试验台的三维简化模型和虚拟样机模型,在给定电机转速的条件下对单轮腿机构进行了平地行走和越障工况下的运动仿真分析,得到了单轮腿机构的位置、速度等运动仿真曲线以及电机驱动转矩,跨步杆与地面相互作用力,各级连接轴受力等力学特性曲线

Automatic Image Segmentation Incorporating Shape Priors via Graph Cuts

In recent years, graph cut has been regarded as an effective discrete optimization method and received increasing attentions in vision community. However, many existing graph cut segmentation algorithms require interactive operations, which are not appropriate for automatic applications. In this paper, we propose an automatic segmentation algorithm via graph cut. Firstly, the data term in traditional graph cut energy is redefined to counteract illumination change. Secondly, shape priors are introduced into segmentation process, which help to obtain more robust results. Finally, an automatic segmentation strategy is presented. Experiments demonstrate that our segmentation algorithm can provide promising results, even when object suffering pixel intensity variation and continuously shape deformation

Planar Object Recognition Based on Riemannian Manifold

平面目标识别中的几何形变可用射影变换群描述.与紧致李群SO(n,R)不同,正则化的射影变换群,即非紧致李群SL(n,R)上由黎曼度量决定的黎曼指数映射不同于由单参数子群决定的李群指数映射.基于黎曼流形优化算法得到取值于特殊线性群SL(3,R)的样本的内蕴均值和协方差矩阵,并依此构建李群正态分布.利用此先验知识,根据贝叶斯定理进行简单背景下的平面目标的识别实验.结果表明,利用射影变换群的统计特性可有效提高平面目标识别的成功率

Design of an Optimal PID Controller Based on Lyapunov Approach

This paper addresses on design of an optimal proportional integral derivative (PID) controller by applying Lyapunov approach. The optimal PID controller is acquired through minimizing an augmented integral squared error (AISE) performance index that contains control error and at least first order error derivative, and even may contain n orders error derivative. The order of error derivative is determined by the controlled plant's model order. The optimal control problem is transformed into a nonlinear constraint optimization (NLCO) problem. The optimal parameters are obtained from solving the NLCO problem. The performances of different tuning methods are compared. The effects of control weight on optimal controller and control system's performance are analyzed as well. The computer simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed method and optimal PID controller

浅析网络经济视角下的审计流程再造

文章从网络经济审计目前存在的问题出发，结合设计流程，提出了网络经济视角下的审计流程再造的理念，论证了其可行性和必要性。在此基础上，建立网络经济视角下的审计流程模型，最后，对审计流程再造的评价