示功图智能识别系统

1、产品概述

示功图分析是确定采油井工况的一种常用且重要手段,随着采油井内外部环境的不断变化加之因设备自动化提升带来的示功图数量的剧增,传统方法已不能满足要求,因此设计研发一套基于大数据理论和先进数据挖掘技术的图形智能识别系统来进行实时的示功图识别判断十分必要。基于以上需求构建的示功图智能识别系统可通过建立可靠的图形识别模型完成对各分类(组)图形的自动区分、鉴别,并可根据结果反馈自我学习以不断完善识别体系,提升图形识别准确率。

2、产品功能

本系统根据其应用模式及技术特点划分为三大核心功能:模型建立、模型训练、模型应用。具体的功能结构如下图所示:

 
  • 模型建立主要负责创建和管理识别模型信息,识别模型实行样本库、样本分类、样本案例三级管理,系统提供样本案例的可批量导入和手动制作两种方式。并能够根据系统设定进行样本案例的自动归类划分,提升模型管理效率。
  • 模型训练实现了对创建模型的训练和评估,并且能依据既定逻辑进行模型的自我学习提升。同一样本分类的训练样本集和测试样本集的分别创建也科学的保障了模型的应用效果。
  • 模型应用实现了对成果模型信息的管理和发布应用功能,并能够按固定格式批量的导入和导出成果模型信息。

3、产品特色

本系统借助先进的数据挖掘算法能够准确的实现对各类图形(包括错误图形)的识别判断,主要体现在以下三个方面:

  • 精确的识别图形类型:通过创建各种图形分类并指定各个分类的典型图形样本,利用专业技术对其进行深度特征挖掘最终得到可靠的图形识别模型,并且模型在应用过程中能够自我学习、自我提升。
  • 准确的判断图形异常:异常(或错误)图形在实际应用中相对于正常图形是“无规律”出现的,本系统通过“剥离抽象、提炼归纳”得到异常(或错误)图形的决策模型,从而准确识别图形状况。
  • 高效的划分图形相似度:对于海量的图形资源,能够高效的将其分组归类是图形处理应用的重要步骤,本系统借助智能挖掘算法识别图形相似程度实现图片的“群分、类聚”。

4、应用案例

本系统自2018年开始已成功应用至多个采油管理区和石油业务研究院所,主要贡献或价值体现在以下几方面:

  • 准确且快速的识别示功图故障类型,准确率超过90%;有效的支持了业务专家对采油井工况的判断,为其决策提供依据。
  • 建立起示功图资源知识库,其中模型库近10个,模型分类超过20种,实现了示功图数据和业务模型等专业信息的共用共享,极大的降低了各种原因造成的数据资产丢失。
  • 通过发布接口或组件的方式为第三方专业系统提供示功图识别支持,避免了产生“信息或数据孤岛”。
 
 
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