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基于深度学习的油井功图智能识别
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基于深度学习的油井功图智能识别
论文目录
摘要
第1-4页
Abstract
第4-8页
第1章 绪论
第8-12页
· 课题研究的目的及意义
第8-9页
· 国内外研究现状
第9-10页
· 本文研究内容
第10-12页
第2章 基本概念与理论分析
第12-20页
· 有杆抽油系统的组成及工作原理
第12-14页
· 油井功图的概念
第14-19页
· 本章小结
第19-20页
第3章 深度学习
第20-32页
· 深度学习简介
第20-22页
· 深度学习的提出
第20-21页
· 深度学习的基本思想
第21-22页
· 深度学习模型分类
第22-23页
· 深度信念网络
第23-26页
· DBN网络模型
第23页
· 受限玻尔兹曼机(RBM)
第23-26页
· DBN网络的训练
第26页
· 卷积神经网络
第26-31页
· CNN网络的基本思想
第27-28页
· CNN网络结构
第28-30页
· CNN网络的训练
第30-31页
· 本章小结
第31-32页
第4章 基于深度学习的油井功图识别模型
第32-38页
· 油井功图的预处理
第33-34页
· 功图数据的标准化
第33页
· 功图对应工况类别与网络输出的定义
第33-34页
· 基于DBN的油井功图识别模型
第34-35页
· 基于CNN的油井功图识别模型
第35-37页
· 本章小结
第37-38页
第5章 实验分析与应用
第38-52页
· 实验平台与实验样本
第38页
· 基于DBN的功图识别实验
第38-41页
· DBN结构及参数选择
第38-40页
· DBN功图识别结果
第40-41页
· 基于CNN的功图识别实验
第41-42页
· CNN结构及参数选择
第41-42页
· CNN功图识别结果
第42页
· 基于深度学习与支持向量机混合模型的功图识别方法
第42-45页
· SVM的基本原理
第43页
· 改进模型的结构及训练方法
第43-44页
· SVM参数选择方法
第44页
· 改进模型的识别结果
第44-45页
· 实验结果与分析
第45-48页
· DBN实验结果分析
第45-46页
· CNN实验结果分析
第46-47页
· 深度学习与支持向量机混合模型的实验结果分析
第47页
· 实验结果对比与分析
第47-48页
· 工程应用
第48-51页
· 油井故障诊断系统简介
第48-49页
· 软件开发
第49-50页
· 基于深度学习的故障诊断系统应用实例
第50-51页
· 本章小结
第51-52页
第6章 结论
第52-54页
参考文献
第54-58页
附录A DBN识别功图部分程序
第58-59页
附录B CNN识别功图部分程序
第59-60页
附录C DBN-SVM识别功图部分程序
第60-62页
附录D DBN-SVM识别功图部分程序
第62-64页
附录E 油井工况监控服务器软件程序流程图
第64-65页
附录F 油井工况监控客户端软件程序流程图
第65-66页
致谢
第66-67页
攻读学位期间的研究成果
第67页
本篇论文共
67
页,
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。
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