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J-GLOBAL ID：202102275956174907   整理番号：21A1175027

ガス井多パラメータ連合早期警戒モデル研究と応用【JST・京大機械翻訳】

Study and Application of Multi-parameter Early Warning Model for Gas Wells

著者 (3件)： Wang Hao (中国石化西南油气分公司采气一厂,四川徳陽618000) ,  Zhang Lifu (中国石化西南油气分公司采气一厂,四川徳陽618000) ,  Luo Hao (中国石化西南油气分公司采气一厂,四川徳陽618000)
資料名： Xinan Shiyou Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Xinan Shiyou Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 42  号： 6  ページ： 133-140  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2193A  ISSN： 1674-5086  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： SFガス田は2016年に生産情報化の現場建設をスタートし、ステーション場とガス井の情報化採集の展開を完成し、データのリアルタイムアップロードとステーションの可視化を実現した。しかし、データ応用において、固定閾値警報モードの有効警報率が低いため、自動的な異常運転状況の提示ができず、人工補助判断が必要で、時間がかかると判断し、精度が低い。異常データ知能分析、警報自動分類の推進、情報化条件下の仕事効率と生産利益を高めるため、2018年から知能リフティング計画をスタートし、自己定義統計方式によりガス井の主な生産パラメータを計算し、相応のアルゴリズムを形成し、計算結果により、異常が発生するかどうかを判断した。マルチパラメータ早期警戒情報を組み合わせて,マルチパラメータ連合早期警戒モデルを形成し,作業条件の経験ベースを整合し,事前設定値に従って異常状況と処理意見を送り,連合早期警戒を実現した。この情報化ガス田の新型管理手段は、ガス井、井戸の異常診断と異常生産処置の即時性を保証し、「異常管理」の効率を全面的に向上させる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  警報 ,  自動分類 ,  可視化 ,  *ガス井 ,  ガス田 ,  異常診断
準シソーラス用語： アップロード ,  目標値 ,  情報化 ,  実時間 ,  警戒情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 油層工学  (UA10030G) ,  採油,採ガス一般  (UA10010K)

タイトルに関連する用語 (7件)： ガス井 ,  パラメータ ,  早期 ,  警戒 ,  モデル ,  研究 ,  応用