Multi-function composite data generation and PIMamba model for fault diagnosis in sucker-rod pumping wells
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Petroleum is a critical energy resource in modern society, and its exploration and production are essential for meeting global energy demands. Dynamometer cards are important graphics that reflect the operational conditions of pumping wells, and their recognition is crucial for optimizing oil well production and diagnosing faults. With the development of deep learning, several automated methods based on deep learning have been proposed to analyze the specific working conditions of pumping wells from dynamometer cards. However, the sucker rod production system (SRPS) operates in a complex and variable environment, resulting in scarce effective samples and dynamometer card features that are sparse and informationally limited. To overcome these challenges, we propose a multi-function composite data generation paradigm that integrates diverse functional characteristics, generating 11 classes of highly interpretable single-condition images as training data for a prior model. This establishes a foundation of prior knowledge for training on subsequent actual condition data. Additionally, we introduce the Patch Importance Mamba (PIMamba) model, a dynamometer card recognition framework based on the State Space Model (SSM) architecture. The PIMamba model includes a Patch Importance (PI) module that assigns higher weights to data blocks containing key feature information, effectively filtering out irrelevant or low-sensitivity data and enhancing feature extraction precision and efficiency. In the Gaskule area of the western Qaidam Basin, PIMamba achieved a dynamometer card recognition accuracy of 94.73%, offering a novel approach to fault recognition in dynamometer cards and highlighting the significant potential of deep learning in the petroleum sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».