基于SDE-BP网络的油田注水管网故障诊断方法研究

针对BP神经网络在油田注水管网系统故障诊断中收敛速度慢、精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种改进的BP神经网络诊断模型。该模型将自适应差分进化算法(SDE)用于神经网络的数据训练中,用以确定最优权重和阈值,并将仿真模拟与神经网络的训练相结合,计算管网故障工况,从而得出注水站、注水井的压力、流量异常和管段的故障情况。该方法能准确诊断管网系统各类节点和管线的故障位置,以及对站启停泵、井欠过注和管道漏损、堵塞等故障类型进行判断,通过实验对比分析验证了方法的高效性,对故障点位置一级诊断正确率为100%,故障类型二级诊断的正确率达98.07%。