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摘要
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%。
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