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电子测量技术
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孙圣和

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电子测量技术/Journal Electronic Measurement Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊坚定不移地确保社会效益功能的发挥，刊登新技术、工艺、设计、设备材料为主要内容，推广交流步进技术、科研成果和实践经验及时传播新成就、新技术、新器材的信息，以利于社会主义生产建设。
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    基于归一化RBFNN的油井动液面测量数据异常辨识

    贾鹿赵磊凌飞李广亚...
    188-194页
    查看更多>>摘要：为解决油井动液面测量数据中存在的缺失值、非线性和非平稳特性导致的数据特征提取准确性不足,以及无法实现油井动液面位置精准测量的问题,提出基于归一化RBF神经网络的油井动液面测量数据异常辨识方法.通过安装在油井上的传感器实时采集数据,利用基于专家库的多源油归一化处理技术完成数据的校验与整合.采用经验模态分解(EMD)技术将数据分解为趋势项与波动项,去除波动项后,将趋势项数据作为归一化RBF神经网络的输入.实验结果表明,该方法可有效补全不完整数据,并通过趋势项准确辨识异常数据并提供合理替代值,获得的动液面位置曲线与实际动液面位置曲线基本吻合,误差最高不超过2 m,可实现油井动液面位置的精准估计.基于归一化RBF神经网络的油井动液面测量数据异常辨识方法解决了数据缺失、非线性和非平稳性带来的挑战,实现了油井动液面位置的精准估计,为油井动液面的实时监测和数据分析提供了技术支撑.

    归一化RBF神经网络油井动液面测量数据异常辨识

      原文链接:
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