ISSN
1008
-9446
CN13-1265/TE
承德石油高等专科学校学报
第
15
卷第
2
期，
2013
年
4
月
Journal
of
Chengde
Petroleum College Vo
l.
15 , No. 2 ,
Ap
r.
2013
数据挖掘聚类算法在斜井抽油
扶正器设计中的应用
王学军
1
，
2
刘学军王龙
2
李
莎
3
赵永峰
3
(1.南京工业大学电子与信息工程学院，江苏南京
210009
;
2.
承德石油高等专科学校，河北承德
067000;
3.
中国石油天然气管道通信电力工程总公司，河北廊坊
065000)
摘要:针对石油斜井抽油生产过程中产生的超大量数据，利用数据挖掘的聚类算法可得到很多有用的价值和
信息，
K-
均值算法是聚类划分算法中的重要内容，通过该算法可实现对斜井抽泊中的数据进行分析、处理的目
的，达到对扶正器位置进行设计的重要应用。
关键词:数据挖掘;聚类算法;斜井抽油;扶正器设计;应用研究
中图分类号:
TE243
文献标识码
:B
文章编号:
1008
-9446
(
2013
)
02
-0020
-04
Application
Research
of
Data
Mining
and
Clustering
AIgorithm
in
Deviated Well
Pumping
Centralizer
Design
WANG
Xue_jun
1
,2 ,
LIU
Xue-jun
1
,
WANG
Long
2
,
LI
Sha
3
,
ZHAO
Yong-feng
3
(1.
School of
Electronic
and
Information
Engineering
,
Nanjing
University of Technology ,
Nanjing
210009
,
Jiangsu
,
China;
2.
Chengde
Petroleum
College ,
Chengde
067000
,
Hebei
,
China;
3.
China
Petroleum
Pipeline
Communication Power
Engineering
Corporation ,
Langfang
065000
,
Hebei
,
China)
Abstract:
ßased
on
the
massive
data
produced
in
the
process
of
oil
pumping
of
inclined
well
, we
can
get
much
useful
values
and
information by
using
clustering
algorithm
of
data
mining
, while k-
means
algorithm is a
fundamental
part
in
clustering
algorithm.
With
this algorithm we
can
readily
analyze ,
process
all
the
data
produced
during
oil
pumping
of
inclined
well
,
and
further
locate
the
centralize
r.
Key
words:
data
mining;
clustering
algorithm;
inclined
pumping;
centralizer
design;
application
re-
search
对于斜井抽油生产过程来说，影响其工作的因素有很多，包括井眼轨迹、抽油机的杆柱组合、井底流
压、扶正器的位置等多个因素，对于抽油杆来说，其工作状态与效率，将直接影响整个抽油过程，在对抽
油杆的设计中，为防止由于受力、井斜、井深等多方面的影响，可以使用扶正器将抽油杆进行固定，达到
防止"失稳"的效果，本文就是通过数据挖掘的聚类算法对扶正器设计的研究应用。
基金项目
:20
口年承德石油高等专科学校，校级科研课题"基于数据挖掘的工程数据算法与模型应用的研究河
北省
2009
年自然科学研究计划项目"数据挖掘在石油工程类数据处理中的研究和应用(
Z2009405
) "
;河北省教育科学
研究"十一五"规划课题"高职院校数学素质对大学生思维活动影响力的研究和实践"
收稿日期
:20
l3
-01-18
作者简介:王学军(1
971
- )
，男，河北冻州人，承德石油高等专科学校教师，南京工业大学在读硕士研究生，主要从
事计算机软件开发、数据挖掘算法应用的研究与实践。
资源评论
weixin_38715772
- 粉丝: 4
- 资源: 926
