CN117798143A - 一种用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统 - Google Patents
一种用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统 Download PDFInfo
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Abstract
公开了一种用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统。该系统包括：旋转输送传输线、中频加热装置、钢丝刷清洗机、内清洗线、内清动力小车及旋转清洗装置、油管自动检测控制装置、上下料机械手及管架、油管通径机、低压水路系统、气路系统和控制系统，其中，所述控制系统，包括：参数采集模块，用于获取预定时间段内多个预定时间点的传输速度值和环境温度值；功率调整策略确定模块，用于基于所述多个预定时间点的传输速度值和环境温度值，确定所述中频加热装置的功率调整策略。这样，可以通过中频加热加机械刷的方法对刮蜡扶正杆进行清洗，解决由水加热清洗带来的缺点。
Description
技术领域
本申请涉及刮蜡扶正杆清洗领域，且更为具体地，涉及一种用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统。
背景技术
随着油田开采技术近年不断升级及完善，所使用的井下配套设施种类也与日俱增。刮蜡扶正杆就是其中之一，其作用主要用于清理井下油管内的油泥及对油管进行保护，增强原油流通量，延长油管的使用寿命，减少检修频次。
因油田开采需控制开采成本，使用后的刮蜡扶正杆需要进行清洗修复。目前所使用的刮蜡扶正杆清洗均为水加热清洗（水+烧碱），此类清洗方式存在诸多缺点：1、清洗效果不理想；2、能耗高，效率低；3、产生含油污水，影响环境。
因此，期待一种解决方案。
发明内容
有鉴于此，本申请提出了一种用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统，其可以通过中频加热加机械刷的方法对刮蜡扶正杆进行清洗，解决由水加热清洗带来的缺点。
根据本申请的一方面，提供了一种用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统，包括：旋转输送传输线、中频加热装置、钢丝刷清洗机、内清洗线、内清动力小车及旋转清洗装置、油管自动检测控制装置、上下料机械手及管架、油管通径机、低压水路系统、气路系统和控制系统；其中，所述旋转输送传输线用于传输待清洗杆；所述中频加热装置用于对所述待清洗杆进行中频加热；其中，所述钢丝刷清洗机、所述内清洗线、所述内清动力小车及所述旋转清洗装置用于对所述待清洗杆进行机械刷清洗；其中，所述油管自动检测控制装置用于检测油管的运行参数，所述上下料机械手及管架用于下线所述待清洗杆；所述油管通径机用于测量所述油管的内径；所述低压水路系统用于提供低压水、所述气路系统用于提供气，以及，所述控制系统用于控制所述中频加热装置的运行；其中，所述控制系统，包括：参数采集模块，用于获取预定时间段内多个预定时间点的传输速度值和环境温度值；功率调整策略确定模块，用于基于所述多个预定时间点的传输速度值和环境温度值，确定所述中频加热装置的功率调整策略。
在上述的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统中，所述中频加热装置包括：IGBT中频电源、电容器柜、感应器和循环冷却水系统。
在上述的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统中，所述功率调整策略确定模块，包括：数据预处理单元，用于对所述多个预定时间点的传输速度值和环境温度值进行数据预处理以得到传输速率局部时序输入向量的序列和环境温度局部时序输入向量的序列；时序特征提取单元，用于对所述传输速率局部时序输入向量的序列和所述环境温度局部时序输入向量的序列进行时序特征提取以得到传输速率局部时序隐含特征向量的序列和环境温度局部时序隐含特征向量的序列；跨模态细粒度交互融合单元，用于使用颗粒角度交互注意力层对所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列进行跨模态细粒度交互融合以得到传输速率-环境温度时序交互融合特征向量；以及功率调整分析单元，用于基于所述传输速率-环境温度时序交互融合特征向量，确定所述中频加热装置的功率调整策略。
在上述的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统中，所述数据预处理单元，包括：向量化子单元，用于将所述多个预定时间点的传输速度值和环境温度值分别按照时间维度排列为传输速率时序输入向量和环境温度时序输入向量；以及向量切分子单元，用于基于相同的时间尺度对所述传输速率时序输入向量和所述环境温度时序输入向量进行向量切分以得到所述传输速率局部时序输入向量的序列和所述环境温度局部时序输入向量的序列。
在上述的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统中，所述时序特征提取单元，包括：传输速率时序特征提取子单元，用于将所述传输速率局部时序输入向量的序列通过基于LSTM模型的传输速率时序特征提取器以得到所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列；以及环境温度时序特征提取子单元，用于将所述环境温度局部时序输入向量的序列通过基于LSTM模型的环境温度时序特征提取器以得到所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列。
在上述的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统中，所述跨模态细粒度交互融合单元，包括：相似特征提取子单元，用于分别提取所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列中的相似特征以得到第一相似特征向量的序列和第二相似特征向量的序列；信息增强子单元，用于基于所述第一相似特征向量的序列和所述第二相似特征向量的序列对所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列进行信息增强以得到增强传输速率局部时序隐含特征向量的序列和增强环境温度局部时序隐含特征向量的序列；以及向量融合子单元，用于融合所述增强传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述增强环境温度局部时序隐含特征向量的序列以得到所述传输速率-环境温度时序交互融合特征向量。
在上述的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统中，所述相似特征提取子单元，用于：以如下相似特征计算公式来提取所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列中的相似特征以得到所述第一相似特征向量的序列和所述第二相似特征向量的序列；其中，所述相似特征计算公式为：；其中，/>表示所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列中第/>个传输速率局部时序隐含特征向量，/>表示转置操作，/>表示所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列中第/>个环境温度局部时序隐含特征向量，/>表示所述第/>个传输速率局部时序隐含特征向量和所述第/>个环境温度局部时序隐含特征向量的相似度矩阵，/>表示矩阵的指数运算和向量的指数运算，所述矩阵的指数运算表示计算以矩阵中各个位置的特征值为幂的自然指数函数值，/>表示第/>个所述第一相似特征向量，/>表示第/>个所述第二相似特征向量，和/>分别表示所述传输速率局部时序隐含特征向量和所述环境温度局部时序隐含特征向量的个数。
在上述的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统中，所述信息增强子单元，用于：以如下信息增强公式对所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列进行信息增强以得到所述增强传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述增强环境温度局部时序隐含特征向量的序列；其中，所述信息增强公式为：；其中，/>表示第/>个所述传输速率局部时序隐含特征向量，/>表示第/>个所述第一相似特征向量，/>表示第/>个所述环境温度局部时序隐含特征向量，/>表示第/>个所述第二相似特征向量，/>表示第/>个所述增强传输速率局部时序隐含特征向量，/>表示第/>个所述增强环境温度局部时序隐含特征向量，/>表示按位置点乘，/>表示级联处理。
在上述的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统中，所述向量融合子单元，用于：使用如下融合公式来融合所述增强传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述增强环境温度局部时序隐含特征向量的序列以得到所述传输速率-环境温度时序交互融合特征向量；其中，所述融合公式为：；其中，/>、/>分别为所述增强传输速率局部时序隐含特征向量的序列的平均池化向量和最大池化向量，/>、/>分别为所述增强环境温度局部时序隐含特征向量的序列的平均池化向量和最大池化向量，为所述传输速率-环境温度时序交互融合特征向量。
在上述的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统中，所述功率调整分析单元，包括：交互融合校正子单元，用于对所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列进行交互融合校正以得到校正特征向量；时序交互融合子单元，用于融合所述校正特征向量和所述传输速率-环境温度时序交互融合特征向量以得到校正后传输速率-环境温度时序交互融合特征向量；以及功率分析子单元，用于将所述校正后传输速率-环境温度时序交互融合特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的中频加热装置的功率应增大、应减小或应保持。
在本申请中，该系统包括：旋转输送传输线、中频加热装置、钢丝刷清洗机、内清洗线、内清动力小车及旋转清洗装置、油管自动检测控制装置、上下料机械手及管架、油管通径机、低压水路系统、气路系统和控制系统，其中，所述控制系统，包括：参数采集模块，用于获取预定时间段内多个预定时间点的传输速度值和环境温度值；功率调整策略确定模块，用于基于所述多个预定时间点的传输速度值和环境温度值，确定所述中频加热装置的功率调整策略。这样，可以通过中频加热加机械刷的方法对刮蜡扶正杆进行清洗，解决由水加热清洗带来的缺点。
根据下面参考附图对本申请的详细说明，本申请的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本申请的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本申请的原理。
图1示出根据本申请的实施例的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统中的控制系统的框图。
图2示出根据本申请的实施例的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统的应用场景图。
具体实施方式
下面将结合附图对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显而易见地，所描述的实施例仅仅是本申请的部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，也属于本申请保护的范围。
如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。
以下将参考附图详细说明本申请的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
另外，为了更好的说明本申请，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本申请同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本申请的主旨。
本申请提供了一种用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统，其包括：旋转输送传输线、中频加热装置、钢丝刷清洗机、内清洗线、内清动力小车及旋转清洗装置、油管自动检测控制装置、上下料机械手及管架、油管通径机、低压水路系统、气路系统和控制系统。其中，所述中频加热装置包括：IGBT中频电源、电容器柜、感应器和循环冷却水系统。这样，通过中频加热加机械刷的方法对刮蜡扶正杆进行清洗，可解决由水加热清洗带来的缺点。这里，所述旋转输送传输线用于传输待清洗杆；所述中频加热装置用于对所述待清洗杆进行中频加热；其中，所述钢丝刷清洗机、所述内清洗线、所述内清动力小车及所述旋转清洗装置用于对所述待清洗杆进行机械刷清洗；其中，所述油管自动检测控制装置用于检测油管的运行参数，所述上下料机械手及管架用于下线所述待清洗杆；所述油管通径机用于测量所述油管的内径；所述低压水路系统用于提供低压水、所述气路系统用于提供气，以及，所述控制系统用于控制所述中频加热装置的运行。
在实际的应用场景中，通常需要对中频加热装置的功率进行调整和控制，以达到最佳的清洗效果。现有的调整和控制方式是通过人工设定中频电源的输出功率。这种调整和控制方式存在一些问题。例如，人工设定的参数可能不准确，导致加热过度或不足，影响清洗质量。因此，期待一种优化的方案。
针对上述技术问题，本申请的技术构思为：结合基于深度学习的智能化算法，根据传输速率和环境温度的时序变化规律以及两者之间的动态交互特征，来自动调整中频加热装置的输出功率，以提高刮蜡扶正杆的清洗效率。
基于此，图1示出根据本申请的实施例的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统中的控制系统的框图。如图1所示，根据本申请实施例的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统中的所述控制系统100，包括：参数采集模块110，用于获取预定时间段内多个预定时间点的传输速度值和环境温度值；功率调整策略确定模块120，用于基于所述多个预定时间点的传输速度值和环境温度值，确定所述中频加热装置的功率调整策略。
其中，所述功率调整策略确定模块120，包括：数据预处理单元，用于对所述多个预定时间点的传输速度值和环境温度值进行数据预处理以得到传输速率局部时序输入向量的序列和环境温度局部时序输入向量的序列；时序特征提取单元，用于对所述传输速率局部时序输入向量的序列和所述环境温度局部时序输入向量的序列进行时序特征提取以得到传输速率局部时序隐含特征向量的序列和环境温度局部时序隐含特征向量的序列；跨模态细粒度交互融合单元，用于使用颗粒角度交互注意力层对所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列进行跨模态细粒度交互融合以得到传输速率-环境温度时序交互融合特征向量；以及，功率调整分析单元，用于基于所述传输速率-环境温度时序交互融合特征向量，确定所述中频加热装置的功率调整策略。
具体地，在本申请的技术方案中，所述控制系统100的编码过程，包括：首先，获取预定时间段内多个预定时间点的传输速度值和环境温度值。其中，传输速度是指刮蜡扶正杆在旋转输送传输线上的移动速度，而环境温度则表示清洗环境的温度水平。这两个因素都会对中频加热装置的功率需求产生影响。具体来说，传输速度值反映了刮蜡扶正杆在中频加热装置中的停留时间，环境温度值反映了中频加热装置的工作环境。如果传输速度值过高，说明刮蜡扶正杆在中频加热装置中的停留时间过短，可能导致加热不足，影响清洗效果。如果传输速度值过低，说明刮蜡扶正杆在中频加热装置中的停留时间过长，可能导致加热过度，造成能源浪费和设备损坏。此外，如果环境温度值过高，说明中频加热装置的工作环境过热，可能导致设备故障和安全隐患。如果环境温度值过低，说明中频加热装置的工作环境过冷，可能导致设备效率降低和清洗质量下降。因此，对传输速度值和环境温度值进行综合分析，可以判断中频加热装置的功率该如何调整，以达到最佳的清洗效果和设备性能。
然后，将所述多个预定时间点的传输速度值和环境温度值分别按照时间维度排列为传输速率时序输入向量和环境温度时序输入向量；并基于相同的时间尺度对所述传输速率时序输入向量和所述环境温度时序输入向量进行向量切分以得到传输速率局部时序输入向量的序列和环境温度局部时序输入向量的序列。这里，通过按照时间维度进行排列以将传输速度值和环境温度值的时序离散分布数据转化为结构化的向量表示，并通过基于相同的时间尺度对所述传输速率时序输入向量和所述环境温度时序输入向量进行向量切分可以引导后续模型在处理和分析数据的过程中更好地关注到时序数据中的局部关联关系和更为细节的时间依赖性。
相应地，所述数据预处理单元，包括：向量化子单元，用于将所述多个预定时间点的传输速度值和环境温度值分别按照时间维度排列为传输速率时序输入向量和环境温度时序输入向量；以及，向量切分子单元，用于基于相同的时间尺度对所述传输速率时序输入向量和所述环境温度时序输入向量进行向量切分以得到所述传输速率局部时序输入向量的序列和所述环境温度局部时序输入向量的序列。
接着，将所述传输速率局部时序输入向量的序列通过基于LSTM模型的传输速率时序特征提取器以得到传输速率局部时序隐含特征向量的序列；同时，将所述环境温度局部时序输入向量的序列通过基于LSTM模型的环境温度时序特征提取器以得到环境温度局部时序隐含特征向量的序列。其中，LSTM（长短期记忆）是一种递归神经网络架构，适用于处理和建模时序数据。通过使用基于LSTM模型的传输速率时序特征提取器，可以对传输速率局部时序输入向量的序列进行建模，从中提取出关于传输速率的具有时序信息的隐含关联特征。具体来说，LSTM模型能够学习和记忆时序数据中的长期依赖关系，同时具备记忆单元和门控机制，能够有效地处理序列中的时间依赖性。通过LSTM模型的提取特征，可以捕捉到传输速率的时序变化模式和趋势。同样地，也可以利用LSTM模型构建环境温度时序特征提取器，以捕捉环境温度的时序变化模式和趋势，提供更准确的环境信息。
相应地，所述时序特征提取单元，包括：传输速率时序特征提取子单元，用于将所述传输速率局部时序输入向量的序列通过基于LSTM模型的传输速率时序特征提取器以得到所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列；以及，环境温度时序特征提取子单元，用于将所述环境温度局部时序输入向量的序列通过基于LSTM模型的环境温度时序特征提取器以得到所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列。
随后，使用颗粒角度交互注意力层对所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列进行跨模态细粒度交互融合以得到传输速率-环境温度时序交互融合特征向量。也就是，在本申请的技术方案中，使用颗粒角度交互注意力层来捕捉传输速率和环境温度之间的关联关系和相互影响关系。特别地，所述颗粒角度交互注意力层关注到各个局部时间段内传输速率与环境温度之间的交互性，可以以更细粒度的方式对传输速率和环境温度的特征分布进行交互，从而构建传输速率和环境温度之间的动态关系和交互模式。
相应地，所述跨模态细粒度交互融合单元，包括：相似特征提取子单元，用于分别提取所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列中的相似特征以得到第一相似特征向量的序列和第二相似特征向量的序列；信息增强子单元，用于基于所述第一相似特征向量的序列和所述第二相似特征向量的序列对所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列进行信息增强以得到增强传输速率局部时序隐含特征向量的序列和增强环境温度局部时序隐含特征向量的序列；以及，向量融合子单元，用于融合所述增强传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述增强环境温度局部时序隐含特征向量的序列以得到所述传输速率-环境温度时序交互融合特征向量。
其中，在一个示例中，所述相似特征提取子单元，用于：以如下相似特征计算公式来提取所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列中的相似特征以得到所述第一相似特征向量的序列和所述第二相似特征向量的序列；其中，所述相似特征计算公式为：；其中，/>表示所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列中第/>个传输速率局部时序隐含特征向量，/>表示转置操作，/>表示所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列中第/>个环境温度局部时序隐含特征向量，/>表示所述第/>个传输速率局部时序隐含特征向量和所述第/>个环境温度局部时序隐含特征向量的相似度矩阵，/>表示矩阵的指数运算和向量的指数运算，所述矩阵的指数运算表示计算以矩阵中各个位置的特征值为幂的自然指数函数值，/>表示第/>个所述第一相似特征向量，/>表示第/>个所述第二相似特征向量，/>和/>分别表示所述传输速率局部时序隐含特征向量和所述环境温度局部时序隐含特征向量的个数。
其中，在一个示例中，所述信息增强子单元，用于：以如下信息增强公式对所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列进行信息增强以得到所述增强传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述增强环境温度局部时序隐含特征向量的序列；其中，所述信息增强公式为：；其中，表示第/>个所述传输速率局部时序隐含特征向量，/>表示第/>个所述第一相似特征向量，/>表示第/>个所述环境温度局部时序隐含特征向量，/>表示第/>个所述第二相似特征向量，/>表示第/>个所述增强传输速率局部时序隐含特征向量，/>表示第/>个所述增强环境温度局部时序隐含特征向量，/>表示按位置点乘，/>表示级联处理。
其中，在一个示例中，所述向量融合子单元，用于：使用如下融合公式来融合所述增强传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述增强环境温度局部时序隐含特征向量的序列以得到所述传输速率-环境温度时序交互融合特征向量；其中，所述融合公式为：；其中，/>、/>分别为所述增强传输速率局部时序隐含特征向量的序列的平均池化向量和最大池化向量，/>、/>分别为所述增强环境温度局部时序隐含特征向量的序列的平均池化向量和最大池化向量，/>为所述传输速率-环境温度时序交互融合特征向量。
继而，将所述传输速率-环境温度时序交互融合特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的中频加热装置的功率应增大、应减小或应保持。也就是，如果分类结果表示当前时间点的中频加热装置的功率应增大，则代表传输速率和环境温度的综合交互特征表明当前的清洗情况可能需要更高的功率来达到最佳效果。此时，可以增加中频加热装置的功率输出。如果分类结果表示当前时间点的中频加热装置的功率应减小，则代表传输速率和环境温度的综合交互特征表明当前的清洗情况可能需要降低功率以避免过热或其他问题。此时，可以减小中频加热装置的功率输出。而如果分类结果表示当前时间点的中频加热装置的功率应保持，则代表传输速率和环境温度的综合交互特征表明在当前的清洗情况下功率不需要变化和调整。
相应地，所述功率调整分析单元，包括：交互融合校正子单元，用于对所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列进行交互融合校正以得到校正特征向量；时序交互融合子单元，用于融合所述校正特征向量和所述传输速率-环境温度时序交互融合特征向量以得到校正后传输速率-环境温度时序交互融合特征向量；以及，功率分析子单元，用于将所述校正后传输速率-环境温度时序交互融合特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的中频加热装置的功率应增大、应减小或应保持。
在上述技术方案中，所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列分别表达所述传输速度值和所述环境温度值在全局时域经由向量切分确定的局部时域下的基于局部时域时序分布的近程-远程双向上下文关联时序特征，因此期望提升所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列各自到融合后的所述传输速率-环境温度时序交互融合特征向量的特征分布域的映射效果。
因此，本申请对所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列进行交互融合校正。
相应地，在一个示例中，所述交互融合校正子单元，进一步用于：以如下交互融合校正公式对所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列进行交互融合校正以得到所述校正特征向量；其中，所述交互融合校正公式为：；其中，/>是所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列级联后的第一特征向量，且/>是所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列级联后的第二特征向量，/>和/>分别为第一特征向量/>对应的特征集合的均值和标准差，/>和/>分别为第二特征向量/>对应的特征集合的均值和标准差，/>表示特征向量的逐位置开方，且/>为以2为底的对数，/>表示按位置相加，/>表示按位置点乘，/>表示所述校正特征向量。
这里，为了提升所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列在特征交互场景下到融合特征分布域的映射效果，在传统的加权融合方式对于推断基于特征叠加的语义空间演变扩散模式存在局限性的基础上，通过采用结合空间的低阶叠加融合模式和高阶叠加融合模式的方式，并通过所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列的统计特征交互关系来模拟演变中心和演变轨迹，以在不同演变扩散速度场的作用下来基于非同步演变重构融合场景下的语义空间演变扩散，有效地提升了到同一高维特征空间内的投射效果。这样，再将校正特征向量与所述传输速率-环境温度时序交互融合特征向量进行点乘加权，就实现了所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列的基于局部时域对齐的有效特征交互，从而提升了所述传输速率-环境温度时序交互融合特征向量的表达效果，改进了其通过分类器得到的分类结果的准确性。
综上，基于本申请实施例的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统被阐明，其可以通过中频加热加机械刷的方法对刮蜡扶正杆进行清洗，解决由水加热清洗带来的缺点。
如上所述，根据本申请实施例的所述用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统可以实现在各种终端设备中，例如具有用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗算法的服务器等。在一个示例中，用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统可以作为一个软件模块和/或硬件模块而集成到终端设备中。例如，该用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统可以是该终端设备的操作系统中的一个软件模块，或者可以是针对于该终端设备所开发的一个应用程序；当然，该用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统同样可以是该终端设备的众多硬件模块之一。
替换地，在另一示例中，该用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统与该终端设备也可以是分立的设备，并且该用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统可以通过有线和/或无线网络连接到该终端设备，并且按照约定的数据格式来传输交互信息。
图2示出根据本申请的实施例的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统的应用场景图。如图2所示，在该应用场景中，首先，获取预定时间段内多个预定时间点的传输速度值（例如，图2中所示意的D1）和环境温度值（例如，图2中所示意的D2），然后，将所述多个预定时间点的传输速度值和环境温度值输入至部署有用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗算法的服务器（例如，图2中所示意的S）中，其中，所述服务器能够使用所述用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗算法对所述多个预定时间点的传输速度值和环境温度值进行处理以得到中频加热装置的功率调整策略。
进一步地，值得一提的是，中频加热装置是利用可控硅把E/JK的工频电流变成中频电流，在感应器内形成强大的电磁场，待加热的刮蜡扶正杆在其作用下，由于涡流和磁滞损耗而迅速升温。表面升温后，再经过高速旋转的钢丝刷清洗，使外表面得以清洁。中频加热功率在80-120kW之间可调，实际使用功率在90kW左右。根据刮蜡扶正杆尺寸、设定温度、传输速度和环境温度要求，由计算机系统自动通过PLC发信号给中频装置自动调整功率，以使加在刮蜡扶正杆上的电磁场和涡流产生变化，改变加热温度，达到既满足清洗要求，又节能的效果。
相应地，采用上述用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统的设备具有如下技术效果：1、清洗效果好，完全达到油管各检修工序的要求，效果不受环境温度影响。2、效率高，每小时可清洗60根。每天按8小时计算可清洗480根，水加热8小时清洗320根。3、运行安全可靠，避免了烧碱加热浸泡清洗产生的有害气体对人的危害和对环境的污染，环保符合SHE要求。4、清洗设备结构紧凑，整个清洗间占地27×12m。5、设备结构简单，技术先进，故障率低。
在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器，上述计算机程序指令可由装置的处理组件执行以完成上述方法。
本申请可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本申请的各个方面的计算机可读程序指令。
附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上已经描述了本申请的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
Claims (10)
1.一种用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统，包括：旋转输送传输线、中频加热装置、钢丝刷清洗机、内清洗线、内清动力小车及旋转清洗装置、油管自动检测控制装置、上下料机械手及管架、油管通径机、低压水路系统、气路系统和控制系统；其中，所述旋转输送传输线用于传输待清洗杆；所述中频加热装置用于对所述待清洗杆进行中频加热；其中，所述钢丝刷清洗机、所述内清洗线、所述内清动力小车及所述旋转清洗装置用于对所述待清洗杆进行机械刷清洗；其中，所述油管自动检测控制装置用于检测油管的运行参数，所述上下料机械手及管架用于下线所述待清洗杆；所述油管通径机用于测量所述油管的内径；所述低压水路系统用于提供低压水、所述气路系统用于提供气，以及，所述控制系统用于控制所述中频加热装置的运行；其中，所述控制系统，包括：参数采集模块，用于获取预定时间段内多个预定时间点的传输速度值和环境温度值；功率调整策略确定模块，用于基于所述多个预定时间点的传输速度值和环境温度值，确定所述中频加热装置的功率调整策略。
2.根据权利要求1所述的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统，其特征在于，所述中频加热装置包括：IGBT中频电源、电容器柜、感应器和循环冷却水系统。
3.根据权利要求2所述的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统，其特征在于，所述功率调整策略确定模块，包括：数据预处理单元，用于对所述多个预定时间点的传输速度值和环境温度值进行数据预处理以得到传输速率局部时序输入向量的序列和环境温度局部时序输入向量的序列；时序特征提取单元，用于对所述传输速率局部时序输入向量的序列和所述环境温度局部时序输入向量的序列进行时序特征提取以得到传输速率局部时序隐含特征向量的序列和环境温度局部时序隐含特征向量的序列；跨模态细粒度交互融合单元，用于使用颗粒角度交互注意力层对所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列进行跨模态细粒度交互融合以得到传输速率-环境温度时序交互融合特征向量；以及功率调整分析单元，用于基于所述传输速率-环境温度时序交互融合特征向量，确定所述中频加热装置的功率调整策略。
4.根据权利要求3所述的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统，其特征在于，所述数据预处理单元，包括：向量化子单元，用于将所述多个预定时间点的传输速度值和环境温度值分别按照时间维度排列为传输速率时序输入向量和环境温度时序输入向量；以及向量切分子单元，用于基于相同的时间尺度对所述传输速率时序输入向量和所述环境温度时序输入向量进行向量切分以得到所述传输速率局部时序输入向量的序列和所述环境温度局部时序输入向量的序列。
5.根据权利要求4所述的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统，其特征在于，所述时序特征提取单元，包括：传输速率时序特征提取子单元，用于将所述传输速率局部时序输入向量的序列通过基于LSTM模型的传输速率时序特征提取器以得到所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列；以及环境温度时序特征提取子单元，用于将所述环境温度局部时序输入向量的序列通过基于LSTM模型的环境温度时序特征提取器以得到所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列。
6.根据权利要求5所述的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统，其特征在于，所述跨模态细粒度交互融合单元，包括：相似特征提取子单元，用于分别提取所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列中的相似特征以得到第一相似特征向量的序列和第二相似特征向量的序列；信息增强子单元，用于基于所述第一相似特征向量的序列和所述第二相似特征向量的序列对所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列进行信息增强以得到增强传输速率局部时序隐含特征向量的序列和增强环境温度局部时序隐含特征向量的序列；以及向量融合子单元，用于融合所述增强传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述增强环境温度局部时序隐含特征向量的序列以得到所述传输速率-环境温度时序交互融合特征向量。
7.根据权利要求6所述的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统，其特征在于，所述相似特征提取子单元，用于：以如下相似特征计算公式来提取所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列中的相似特征以得到所述第一相似特征向量的序列和所述第二相似特征向量的序列；其中，所述相似特征计算公式为：；其中，/>表示所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列中第/>个传输速率局部时序隐含特征向量，/>表示转置操作，/>表示所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列中第/>个环境温度局部时序隐含特征向量，/>表示所述第/>个传输速率局部时序隐含特征向量和所述第/>个环境温度局部时序隐含特征向量的相似度矩阵，/>表示矩阵的指数运算和向量的指数运算，所述矩阵的指数运算表示计算以矩阵中各个位置的特征值为幂的自然指数函数值，/>表示第/>个所述第一相似特征向量，/>表示第/>个所述第二相似特征向量，/>和/>分别表示所述传输速率局部时序隐含特征向量和所述环境温度局部时序隐含特征向量的个数。
8.根据权利要求7所述的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统，其特征在于，所述信息增强子单元，用于：以如下信息增强公式对所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列进行信息增强以得到所述增强传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述增强环境温度局部时序隐含特征向量的序列；其中，所述信息增强公式为：；其中，/>表示第/>个所述传输速率局部时序隐含特征向量，/>表示第/>个所述第一相似特征向量，/>表示第/>个所述环境温度局部时序隐含特征向量，/>表示第/>个所述第二相似特征向量，/>表示第/>个所述增强传输速率局部时序隐含特征向量，/>表示第/>个所述增强环境温度局部时序隐含特征向量，/>表示按位置点乘，/>表示级联处理。
9.根据权利要求8所述的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统，其特征在于，所述向量融合子单元，用于：使用如下融合公式来融合所述增强传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述增强环境温度局部时序隐含特征向量的序列以得到所述传输速率-环境温度时序交互融合特征向量；其中，所述融合公式为：；其中，/>、分别为所述增强传输速率局部时序隐含特征向量的序列的平均池化向量和最大池化向量，/>、/>分别为所述增强环境温度局部时序隐含特征向量的序列的平均池化向量和最大池化向量，/>为所述传输速率-环境温度时序交互融合特征向量。
10.根据权利要求9所述的用于刮蜡扶正杆的中频加热清洗系统，其特征在于，所述功率调整分析单元，包括：交互融合校正子单元，用于对所述传输速率局部时序隐含特征向量的序列和所述环境温度局部时序隐含特征向量的序列进行交互融合校正以得到校正特征向量；时序交互融合子单元，用于融合所述校正特征向量和所述传输速率-环境温度时序交互融合特征向量以得到校正后传输速率-环境温度时序交互融合特征向量；以及功率分析子单元，用于将所述校正后传输速率-环境温度时序交互融合特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的中频加热装置的功率应增大、应减小或应保持。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118226762A (zh) * | 2024-05-27 | 2024-06-21 | 浙江高腾机电制造股份有限公司 | 一种无缝针织内衣机的自适应控制系统及其方法 |
| CN118244683A (zh) * | 2024-05-27 | 2024-06-25 | 浙江高腾机电制造股份有限公司 | 一种无缝内衣机的精确控制系统及方法 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US2842345A (en) * | 1950-04-07 | 1958-07-08 | Walter J Brown | Thermal regulating system |
| RU2167008C1 (ru) * | 1999-12-17 | 2001-05-20 | Самгин Юрий Сергеевич | Способ очистки нефтегазовых трубопроводов от парафиновых отложений и пробковых образований и устройство для его осуществления |
| CN102218412A (zh) * | 2011-05-31 | 2011-10-19 | 北京七星华创电子股份有限公司 | 清洗药液的复合温度控制方法 |
| CN204042309U (zh) * | 2014-07-17 | 2014-12-24 | 哈尔滨理工大学 | 输油管道声磁热复合防蜡解堵装置 |
| CN105317244A (zh) * | 2015-11-24 | 2016-02-10 | 成都九十度工业产品设计有限公司 | 一种调温式太阳能岗亭 |
| CN205897864U (zh) * | 2016-08-17 | 2017-01-18 | 新疆金成石油化工设备有限公司 | 一种抽油杆锻造加热自动控温式送退料装置 |
| CN111744896A (zh) * | 2020-07-01 | 2020-10-09 | 北华大学 | 基于能量回收的双循环加热式抽油管清洗装置及控制方法 |
| CN113673122A (zh) * | 2021-02-03 | 2021-11-19 | 广东电网有限责任公司珠海供电局 | 一种最优清扫效率的脉冲激光参数调整方法 |
| CN114991712A (zh) * | 2022-07-07 | 2022-09-02 | 大庆世佳石油设备股份有限公司 | 一种油井清蜡智能控制系统 |
| CN115898331A (zh) * | 2021-08-10 | 2023-04-04 | 任丘市中天机电化工有限公司 | 一种高温高压蒸汽在线清洗工艺技术及装备 |
-
2024
- 2024-03-01 CN CN202410232825.XA patent/CN117798143B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US2842345A (en) * | 1950-04-07 | 1958-07-08 | Walter J Brown | Thermal regulating system |
| RU2167008C1 (ru) * | 1999-12-17 | 2001-05-20 | Самгин Юрий Сергеевич | Способ очистки нефтегазовых трубопроводов от парафиновых отложений и пробковых образований и устройство для его осуществления |
| CN102218412A (zh) * | 2011-05-31 | 2011-10-19 | 北京七星华创电子股份有限公司 | 清洗药液的复合温度控制方法 |
| CN204042309U (zh) * | 2014-07-17 | 2014-12-24 | 哈尔滨理工大学 | 输油管道声磁热复合防蜡解堵装置 |
| CN105317244A (zh) * | 2015-11-24 | 2016-02-10 | 成都九十度工业产品设计有限公司 | 一种调温式太阳能岗亭 |
| CN205897864U (zh) * | 2016-08-17 | 2017-01-18 | 新疆金成石油化工设备有限公司 | 一种抽油杆锻造加热自动控温式送退料装置 |
| CN111744896A (zh) * | 2020-07-01 | 2020-10-09 | 北华大学 | 基于能量回收的双循环加热式抽油管清洗装置及控制方法 |
| CN113673122A (zh) * | 2021-02-03 | 2021-11-19 | 广东电网有限责任公司珠海供电局 | 一种最优清扫效率的脉冲激光参数调整方法 |
| CN115898331A (zh) * | 2021-08-10 | 2023-04-04 | 任丘市中天机电化工有限公司 | 一种高温高压蒸汽在线清洗工艺技术及装备 |
| CN114991712A (zh) * | 2022-07-07 | 2022-09-02 | 大庆世佳石油设备股份有限公司 | 一种油井清蜡智能控制系统 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118226762A (zh) * | 2024-05-27 | 2024-06-21 | 浙江高腾机电制造股份有限公司 | 一种无缝针织内衣机的自适应控制系统及其方法 |
| CN118244683A (zh) * | 2024-05-27 | 2024-06-25 | 浙江高腾机电制造股份有限公司 | 一种无缝内衣机的精确控制系统及方法 |
| CN118244683B (zh) * | 2024-05-27 | 2024-08-09 | 浙江高腾机电制造股份有限公司 | 一种无缝内衣机的精确控制系统及方法 |
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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