2411-3336 2541-9404 Записки Горного института Journal of Mining Institute Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины ΙΙ Empress Catherine II Saint Petersburg Mining University pmi-7566 https://pmi.spmi.ru/pmi/article/view/7566 Геотехника, энергетика и автоматика Geotechnical engineering, powerengineering and automation Control and diagnostics of deep-water rod pumps equipment condition by indirect method on wattmetrogram with the use of artificial neural networks Контроль и диагностика состояния оборудования штанговых глубинных насосов косвенным методом по ваттметрограмме с использованием искусственных нейронных сетей Sakaev A. F. Сакаев А. Ф. Sakaev A. F. pmi@spmi.ru Санкт-Петербургский государственный горный институт имени Г.В. Плеханова (Россия) G.V. Plekhanov Saint Petersburg Mining Institute (Russia) 29 12 2007 2007 173 101 104 07 11 2006 25 01 2007 29 12 2007 © 2007 А. Ф. Сакаев © 2007 A. F. Sakaev 2007 А. Ф. Сакаев A. F. Sakaev Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0) https://pmi.spmi.ru/pmi/article/view/7566

В статье исследуется возможность определения текущих значений динамического уровня нефти в скважине и динамограммы работы штангового глубинного насоса косвенным методом по ваттметрограмме с использованием искусственных нейронных сетей.

The paper studies possibilities to indirectly determine actual values of oil dynamic head in the well and load curves of the bottom-hole pump basing on wattmeter cards (electric power input curves) with application of artificial neural networks.

 Медведев В.С. Нейронные сети. Matlab 6 / Под. ред. В.Г.Потемкина. М.: Диалого-МИФИ, 2002. 496 с. Чаронов В.Я. Автоматизация работы основного оборудования и проблемы энергосбережения на объектах нефтегазодобычи / АО «Татнефть». Альметьевск, 1998. 346 с. Элияшевский И.В. Технология добычи нефти и газа. М.: Недра, 1985. 260 с.