煤層氣單井系統(tǒng)故障診斷與參數(shù)預(yù)測的研究.pdf

1、工業(yè)進程的發(fā)展，使我國經(jīng)濟、能源結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，能源結(jié)構(gòu)和需求的改變使煤層氣這種優(yōu)質(zhì)清潔能源的地位日益提高，我國煤層氣儲存量世界第三，但是煤層氣開采技術(shù)還不夠成熟，一旦開采過程中系統(tǒng)發(fā)生故障會造成財產(chǎn)損失或威脅人員安全，煤層氣資源合理及安全開采成為我們學(xué)習(xí)和探討的一大問題。煤層氣傳輸系統(tǒng)由多個煤層氣單井組成，煤層氣單井是否安全生產(chǎn)影響整個煤層氣系統(tǒng)的正常運行。因此，本文主要是針對煤層氣單井排采系統(tǒng)故障診斷和參數(shù)預(yù)測的研究。
　　本文

2、以山西省晉城市的煤層氣項目為研究對象，介紹了煤層氣單井排采系統(tǒng)的工作原理及工藝流程，對影響煤層氣單井排采參數(shù)與煤層氣采氣系統(tǒng)中存在的各種故障之間的關(guān)系進行分析，在實際生產(chǎn)中，針對煤層氣井采氣參數(shù)在正常工作狀態(tài)下變化相對緩慢的特點，學(xué)習(xí)支持向量機模型的相關(guān)知識及建模過程。合適的支持向量機模型參數(shù)的選取對模型診斷效果具有重要的意義，本文介紹了三種支持向量機優(yōu)化算法，并對三種優(yōu)化算法的優(yōu)缺點進行分析。為了增加訓(xùn)練學(xué)習(xí)樣本中粒子群的多樣性，本文

3、將遺傳算法與粒子群算法相結(jié)合，并對粒子群算法的粒子的速度和位置的更新公式進行改進，克服了粒子群算法易陷入局部極值的難題，為了實現(xiàn)對山西省晉城市的煤層氣項目系統(tǒng)的故障診斷，本文采用改進的粒子群算法優(yōu)化支持向量機的故障診斷模型，通過.Matlab仿真實驗，與其他診斷方法進行對比，驗證了新模型對煤層氣系統(tǒng)故障診斷的有效、可行性。
　　灰色理論模型在處理具有灰色性的系統(tǒng)忽略一些不確定的因素，弱化參數(shù)時間序列的波動性，增強時間數(shù)據(jù)序列的規(guī)律

4、性。支持向量機以統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ)，對小樣本系統(tǒng)的預(yù)測精度高，但是容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，影響模型泛化能力。在實際生產(chǎn)中，煤層氣井排采系統(tǒng)受很多內(nèi)在及外在因素的影響和制約，有些影響因素很透明，同時也存在很多模糊和未知的因素，因此針對煤層氣排采系統(tǒng)具有模糊未知因素的灰色性及收集得到樣本數(shù)據(jù)較少等問題，為了實現(xiàn)對山西晉城的煤層氣項目系統(tǒng)特征參數(shù)的預(yù)測，本文提出了基于改進粒子群算法優(yōu)化灰色支持向量機回歸預(yù)測模型。通過將新模型與其他預(yù)測模型仿真實驗