PCA主成分法综合预警

PCA（Principal Component Analysis）即主成分分析，是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。主成分分析首先是由K.皮尔森（Karl Pearson）对非随机变量引入的，随后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。PCA主成分分析实现了对井生产运行过程中若干个参数的降维处理，以3维的方式去展示该井的当前运行情况以及过去的生产情况，通过颜色/点的位置确定是否出现异常/故障情况，可以辅助客户从大量的实时数据中发现问题，迅速定位。

基于LSTM网络的多参数智能预警

长短期记忆网络（LSTM,Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。用长短时记忆神经网络的特征提取能力和时间依赖性，从采集到的原始生产数据中挖掘反映剩余寿命变化的规律，构建了基于长短时记忆网络的生产井剩余寿命预测方法，实现了多参数预警。

电流卡片智能诊断

电流卡片是管理人员管理电泵井，分析井下机组工作状况的主要依据。它可直接反映出潜油电泵运行是否正常，甚至发生极轻微的故障及异常情况，电流卡片都可以显示出来。当油井生产出现问题时，操作人员凭借个人经验判断，对电流卡片进行人工解释，说明电潜泵的工作状态，该过程容易产生人为误差。课题组利用BP神经网络，对各种工况的电流卡片进行学习，实现了对电流卡片的智能识别，从而达到电泵井智能化管理的目的。

螺杆泵井智能诊断及预测

螺杆泵智能预警系统是通过数据驱动方法为油田提供生产井健康状态预警能力。该系统将多类型参数，如产量、压力、泵、生产参数等作为监测依据。通过搭载时序特征编码器对低密度信息抽提为高密度语义信息得到多模态的螺杆泵井状态，经过转换后即实现对井群的实时预警任务。