September 10, 2025Open Access
View Full PaperFehlerprognose von Pumpbrunnen basierend auf CNN-SVM
Key Points
- Das hybride cnn-svm Modell verbessert die Fehlerprognosegenauigkeit in Öl-Pumpbrunnen erheblich.
- Die Leistungsmetriken zeigten, dass das Modell eine höhere Genauigkeit zwischen 85% und 89% und verbesserte Rückrufwerte von 74% bis 83% erreichte.
- Insgesamt wurden 130 Iterationen abgeschlossen, wobei das Modell einen Verlust von 0,4 erreichte, was die Effizienz der Konvergenz demonstriert.
- Die Ergebnisse könnten zuverlässigere Automatisierungs- und Fehlerdiagnosemethoden in der Ölindustrie ermöglichen.
Abstract
Zusammenfassung Die Fehlerprognose in Öl-Pumpbrunnen ist entscheidend für die Produktion im Ölfeld und hat direkte Auswirkungen auf die Stabilität des Brunnens und die wirtschaftliche Effizienz. Pumpbrunnenanlagen sind im langfristigen Betrieb anfällig für verschiedene Ausfälle. Diese Studie entwickelte ein hybrides CNN-SVM (Convolutional Neural Network und Support Vector Machine) Modell zur Fehlerprognose in Ölbrunnen, um die Einschränkungen von eigenständigen CNN- und SVM-Modellen zu adressieren. Durch die Integration der leistungsstarken Merkmalsgewinnungskapazitäten des CNN mit den Klassifikationsstärken des SVM verbessert das vorgeschlagene Modell die Vorhersagegenauigkeit und -effizienz. Im Vergleich zu eigenständigen CNN- und SVM-Modellen zeigt das hybride Modell eine überlegene Leistung, einschließlich schnellerer Konvergenz (130 Iterationen, Verlust von 0,4), höherer Genauigkeit (85%–89%), verbesserter Rückrufwerte (74%–83%) und besserer F1-Werte (87%–91%). Es bietet eine zuverlässige und effiziente Lösung für die intelligente Fehlendiagnose in der Automatisierung von Ölfeldern.