深度学习示功图智能识别思路分享

基于深度学习抽油机井示功图智能识别【示功图数据库】

需要数据集可联系Q3247964837
示功图数据库
示功图数据
摘要
有杆柱塞泵抽油机井在我国的石油生产中发挥着关键作用。当有杆抽油系统因地层及抽油杆柱受力的复杂性产生故障时，需要对故障进行准确及时地排查。因为示功图可以直接反映油井的生产状况，所以依靠示功图进行故障诊断是最有效的手段。
传统过程的示功图诊断识别基于技术人员的经验积累，为提高示功图识别的效率和可靠性，本文在分析故障示功图的种类和特点的基础上，基于深度学习方法中的卷积神经网络搭建了适用于示功图识别分类的MiniResNet 网络模型，并设计了示功图识别分类MATLABAPP。该模型在验证集300张图片中准确率达95.44%。
为最大程度发挥模型性能，本文利用贝叶斯优化方法得到了模型的最佳超参数组合，使得MiniResNet 模型准确率高达96.44%。