论文摘要
针对采用声波探测法测得油井动液面数据时,采集到的信号由于受到长距离衰减和复杂背景噪声的影响,动液面回波位置容易淹没在复杂噪声之中不易识别的问题,本文采用一种新的带有宽第一层核的深度卷积神经网络(WDCNN)的方法。即使用采集到的原始声波信号作为输入,并使用第一卷积层中的宽内核来提取特征和抑制高频噪声;卷积层中的小卷积核用于多层非线性映射,池化层用来减少特征的空间大小和网络的参数;在输出层使用softmax函数转化识别的不同液面深度值。现场试验结果表明,构建的WDCNN模型提高了动液面位置识别的准确性与识别效率,智能识别技术取代了传统的耗时且不可靠的人工分析,降低了油田开采生产成本,提高了经济效益。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 仲志丹,吴进峰,任金梅
关键词: 声波探测法,液面回波,抗噪,深度卷积神经网络,智能识别
来源: 智能计算机与应用 2019年03期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 石油天然气工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 河南科技大学机电工程学院
基金: 国家自然科学基金(50906022),河南省高等学校重点科研项目(15A460023)
分类号: TP391.41;TP183;TE35
页码: 45-48+53
总页数: 5
文件大小: 1178K
下载量: 100
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标签：声波探测法论文; 液面回波论文; 抗噪论文; 深度卷积神经网络论文; 智能识别论文;