Bài viết trình bày việc áp dụng một số phương pháp máy học để dự báo các vấn đề có thể phát sinh của bơm điện chìm trong quá trình sử dụng; Đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng thông số đến lỗi của ESP. Từ đó giúp ta hiểu hơn về ESP và sớm đề ra kế hoạch nhằm ngăn ngừa các lỗi ESP tiềm ẩn.
Tạp chí Vật liệu Xây dựng Tập 11 Số (2021) ÉSGụQJPộWVốphương pháp máy học đểGựEiRFiFYấn đềFyWKểSKiWVLQK Fủa bơm điệQFKuPWURQJTXiWUuQKVửGụQJ 3Kạm Sơn Tùng7UịQK4XDQJ.KảL KRD.ỹWKXật ĐịDFKấWYj'ầu khí, Trường ĐạLKọF%iFK.KRD–ĐạLKọF4XốFJLD7KjQKSKố+ồ&Kt0LQK 7Ừ.+2É Bơm điệQFKuP 0ạng nơron nhân tạR ([WUHPHJUDGLHQWERRVWLQJ 7Ð07Ắ7 Bơm điệQFKuP (63 Wừlâu trởWKjQKPộWWURQJQKững phương pháp nâng nhân tạRKLệXTXảQKấWJyS SKầQGX\WUuWốc độNKDLWKiFYjNpRGjLWXổLWKọFủDFiFJLếQJGầX%rQFạQKQKữQJOợLtFKWROớQ(63 đặWUDYấn đềYềYLệFJLiPViWVửDFKữDFKRKệWKốQJ(63WUiQKQKữQJWuQKWUạng hư hỏng ĐốLPặW YớLQKữQJWKLệWYềNLQKWếdo hư hỏQJ(63Jk\UDUấWQKLều phương pháp đềra đểGựbáo trướF đượFQKữQJEất thườQJFủDKệWKốQJ(63Wừđó đưa kếKRạFKWKD\WKếYjVửDFKữD1KLệPYụFủD QJười kĩ sư dầXNKtOj OựD FKọn phương pháp hiệX TXả Yj tW WốQNpP WKời gian chi phí QKấW1Kững năm gần AI –$UWLILFL,QWHOOLJHQFH 7UtWXệQKkQWạR SKiWWULểQY{FQJPạQKPẽtrong 0/–0DFKLQH/HDUQLQJ 0i\KọF OjPộWWKjQKWựXQổLEậW9ớL0/YLệFGựEiROỗi hay xu hướQJKRạW độQJFủD(63NK{QJFzQOjF{QJYLệc khó khăn trướF0/VửGụQJEộVốOLệXKRạt độQJWURQJTXi NKứFủa ESP trước đểGựEiRQKữQJVựNLệQFyWKể[ảy tương lai mộWFiFKFKtQK[iFYjGễ GjQJ7ừđó giúp giảPFKLSKtYjWKời gian đểVửDFKữDWKD\WKếKệWKốQJ(637URQJQJKLrQFứXQj\Vẽ đềFập đến hai phương pháp ML hiệXTXảYjSKổELếQQKấWWURQJWKời điểPKLệQQD\Oj([WUHPH*UDGLHQW %RRVWLQJ ;*ERRVWLQJ Yj0ạng Nơron nhân tạR $UWLILFLDO1HXUDO1HWZRUN$11 %jLQJKLrQFứXQj\Vẽ VửGụng hai phương pháp đểGựEiRFiFOỗLFyWKểSKiWVLQKWURQJTXiWUuQKKRạt độQJFủa bơm điệQ FKuP.ếWTXảFủDKDLWKXậWWRiQVẽđượFVRViQKYới đểtìm đượFP{KuQKWối ưu cơng WiFGựEiROỗL(631JRjLUDEjLQJKLrQFứXVẽđánh giá mức độảnh hưởQJFủDWừQJWK{QJVốđếQOỗLFủD (637ừđó giúp ta hiểu về(63YjVớm đềUDNếKRạFKQKằm ngăn ngừDFiFOỗL(63WuPẩQ (@Mơ hình xác địQKNKRảQJ WKờLJLDQ[XấWKLệQOỗLFủD(63Eằng phương pháp 7LPHVHULHV6KDSHOHWV FủD2PHWDO>@'ựEiRWKờLJLDQ[ả\UDOỗLFủa ESP có thểWKứF KLệQEằng phương pháp phân tích sốOLệXNếWKợSYớLFiFFiFWKXậWWRiQ Kọc máy tăng cườQJ %RRVW FủD5LQDWHWDO> @ +uQK7UựFTXDQTXiWUuQKKRạt độQJFủD;*ERRVWLQJ>@ 1JRjL UD phương pháp PCA dùng để JLiP ViW Vự thay đổLFủa tính độQJFủD(63Wừđó tìm vùng vậQKjQK QJX\KLểPWURQJ>@Yj>@7URQJVựSKiWWULểQFủDLQWHUQHWKệWKốQJ YậQ KjQK JLiPViW (63 Eằng IoT đượF iS GụQJ EởL 1LFRHW DO >@ 1JKLrQFứXQj\VẽWUuQKEj\PộWFiFKWLếSFậQNKác, xây GựQJ PộW P{ KuQK Vử GụQJ WKXậW WRiQ NKiF QKDX Oj ([WUHPH *UDGLHQW %RRVWLQJ Yj 0ạng Nơron nhân tạR để Gự đoán lỗL FủD (63 WURQJTXiWUuQKVửGụQJWKLếWEị KiFYớLP{KuQKSKkQORạLQKịSKkQFảQKEiROỗLFủa ESP >@ >@ >@ >@ Yj > @ P{ KuQK WURQJ QJKLrQ FứX Vẽ Gự đốn tình WUạQJFủD(63YjJắn tên lỗLFủD(63YớLWừQJEộVốOLệXđượF FXQJFấS0{KuQKQj\FyPục đích tương tựnhư [2], ta biếW'HFLVLRQWUHHFyPột độchính xác không cao, không đượF Wối ưu XGbooting 0ạng Nơron nhân tạR đánh giá WURQJ >@%rQ Fạnh mơ hình sẽđánh giá mức độảQKKưởQJ FủD FiF WK{QJ Vố đếQ OỗL (63 Yj Vự thay đổL FủD Gự đoán lượW Eỏ QKữQJWK{QJVốtWảnh hưởQJ Cơ sởOमWKX\ếW ([WUHPH*UDGLHQW%RRVWLQJ ;*ERRVWLQJ +uQK3KkQORại đơn giảQEằQJ;*ERRVWLQJ>@ XGboosting đượFWạRUDEởL7LDQTL&KHQ>@như sau: &KRPộWEộGữOLệXFyQPẫu m đặc trưng 𝐷𝐷𝐷𝐷 = {(𝑥𝑥𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 , 𝑦𝑦𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 )}(|𝐷𝐷𝐷𝐷| = 𝑛𝑛𝑛𝑛, 𝑥𝑥𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 ∈ ℝ𝑚𝑚𝑚𝑚 , 𝑦𝑦𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 ∈ ℝ) 0{KuQKKọFFủD;*ERRVWLQJ 𝑦𝑦𝑦𝑦̂𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝜙𝜙𝜙𝜙(𝑥𝑥𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 ) = ∑𝐾𝐾𝐾𝐾𝑘𝑘𝑘𝑘=1 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑘𝑘𝑘𝑘 (𝑥𝑥𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 ) , 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑘𝑘𝑘𝑘 ∈ 𝐹𝐹𝐹𝐹 Trong đó: 𝐹𝐹𝐹𝐹 = {𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑥𝑥𝑥𝑥) = 𝑤𝑤𝑤𝑤𝑞𝑞𝑞𝑞(𝑥𝑥𝑥𝑥) }(𝑞𝑞𝑞𝑞: 𝑅𝑅𝑅𝑅 𝑚𝑚𝑚𝑚 → 𝑇𝑇𝑇𝑇, 𝑤𝑤𝑤𝑤 ∈ 𝑅𝑅𝑅𝑅 𝑇𝑇𝑇𝑇 ) Oj NK{QJ JLDQ FủDFk\7OjVốOiWURQJFk\ZOjWUọQJVốFủDQ~WOiTOjFấXWU~FFủD PộWFk\iQK[ạPẫXGữOLệu vào nút tương ứQJIN FấXWU~FFiFFk\ k độFOậSFủDP{KuQK JOMC 145 Tạp chí Vật liệu Xây dựng Tập 11 Số (2021) 𝑦𝑦𝑦𝑦̂𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝑡𝑡𝑡𝑡) OjJLiWUịGựđốn củDYtGụWKứ,YjYzQJOậSWKứW +jPKọFFủa XGboosting trình bày sau: 𝐿𝐿𝐿𝐿(𝜙𝜙𝜙𝜙) = ∑ 𝑙𝑙𝑙𝑙(𝑦𝑦𝑦𝑦̂𝑖𝑖𝑖𝑖 , 𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦) + ∑ 𝛺𝛺𝛺𝛺(𝑓𝑓𝑓𝑓𝑘𝑘𝑘𝑘 ) 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝛺𝛺𝛺𝛺 = 𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾 + 𝜆𝜆𝜆𝜆 ∑𝑇𝑇𝑇𝑇𝑗𝑗𝑗𝑗=1 𝑤𝑤𝑤𝑤𝑗𝑗𝑗𝑗2 Trong đó: OOjKjPPấWPiW ORVVIXQFWLRQ WKểKLện độVDLNKiFFủDJLiWUị thêm vào đểKạQFKếKLện tượQJRYHUILWWLQJ7LếQWUuQKKọc đượF WKểKLệQWK{QJTXDFiFF{QJWKức bên dướL 𝑛𝑛𝑛𝑛 (𝑡𝑡𝑡𝑡−1) 𝑖𝑖𝑖𝑖=1 𝑛𝑛𝑛𝑛 (𝑡𝑡𝑡𝑡−1) 𝐿𝐿𝐿𝐿(𝑡𝑡𝑡𝑡) ∼ ∑ 𝑙𝑙𝑙𝑙 [𝑦𝑦𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 , 𝑦𝑦𝑦𝑦̂𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑖𝑖𝑖𝑖=1 𝐿𝐿𝐿𝐿 ORạLYớLYLệF[HP[pWFảQKữQJFKỉVốYềđộFKtQK[iFYjEDRTXiWFảX FiFGựđoán cho từQJOớS0ộWPDWUậQQKầPOẫQJồPFKỉVốsau đốL YớLPỗLOớSSKkQORạL + 𝑔𝑔𝑔𝑔𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑡𝑡𝑡𝑡 (𝑥𝑥𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 ) + ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑡𝑡𝑡𝑡2 (𝑥𝑥𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 )] + 𝛺𝛺𝛺𝛺(𝑓𝑓𝑓𝑓𝑡𝑡𝑡𝑡 ) 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑇𝑇𝑇𝑇 1 = ∑ 𝑙𝑙𝑙𝑙 [𝑔𝑔𝑔𝑔𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑥𝑥𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 ) + ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑓𝑓𝑓𝑓 (𝑥𝑥𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 )] + 𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾 + 𝜆𝜆𝜆𝜆 ∑ 𝑤𝑤𝑤𝑤𝑗𝑗𝑗𝑗2 2 𝑖𝑖𝑖𝑖=1 𝐿𝐿𝐿𝐿(𝑡𝑡𝑡𝑡) 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛𝑛𝑛 + 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑡𝑡𝑡𝑡 (𝑥𝑥𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 )] + 𝛺𝛺𝛺𝛺(𝑓𝑓𝑓𝑓𝑡𝑡𝑡𝑡 ) Trong đó: 𝑔𝑔𝑔𝑔𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑦𝑦𝑦𝑦̂(𝑡𝑡𝑡𝑡−1) 𝑙𝑙𝑙𝑙Yjℎ𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑦𝑦𝑦𝑦2̂ (𝑡𝑡𝑡𝑡−1) 𝑙𝑙𝑙𝑙 (𝑡𝑡𝑡𝑡) 0DWUậQQKầPOẫQ &RQIXVLRQ0DWUL[ /jPột phương pháp đánh giá kếWTXảFủDQKữQJEjLWRiQSKkQ 𝑖𝑖𝑖𝑖 WKựFYjJLiWUịGựđoán OjKjPWKểKLện độSKứFWạSFủDP{KuQK 𝐿𝐿𝐿𝐿(𝑡𝑡𝑡𝑡) = ∑ 𝑙𝑙𝑙𝑙[𝑦𝑦𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 , 𝑦𝑦𝑦𝑦̂𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑗𝑗𝑗𝑗=1 𝑇𝑇𝑇𝑇 = ∑ [(∑ 𝑔𝑔𝑔𝑔𝑖𝑖𝑖𝑖 ) 𝑤𝑤𝑤𝑤𝑗𝑗𝑗𝑗 + (ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛾𝛾𝛾𝛾)𝑤𝑤𝑤𝑤𝑗𝑗𝑗𝑗2 ] + 𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾 𝑗𝑗𝑗𝑗=1 𝑖𝑖𝑖𝑖∈𝐼𝐼𝐼𝐼𝑗𝑗𝑗𝑗 0ạQJQơron nhân tạR +uQK0DWUậQQKầPOẫQ 0ộW 0ạng Nơron nhân tạR thường đượF Wổ FKứF FiF nơron WKjQKWừQJOớSYjPỗLOớSFKịXWUiFKQKLệPFKRPộWF{QJYLệFFụWKể 0ạng Nơron nhân tạRthườQJFyOớS OớSQKậSKD\Oớp đầXYjROớS ẩQYjOớS[XấW>@ /ớSQKậS LQSXWOD\HU FXQJFấSFKRPạQJFiFVốOLệXFầQWKLếW 6ốlượng nơURQWURQJOớSQKập tương ứQJYớLVốlượQJWK{QJVốđầX vào đượF FXQJ FấS FKR PạQJ Yj FiFWK{QJVốđầu vào đượFJLả 73 7UXH3RVLWLYH 6ốlượQJGựđoán xác nhãn có giá trị3RVLWLYH 71 7UXH 1HJDWLYH 6ố lượQJ Gự đốn xác nhãn có giá trị 1HJDWLYH )3 )DOVH3RVLWLYH 6ốlượQJGựđốn sai nhãn có giá trị3RVLWLYH )1 )DOVH1HJDWLYH 6ốlượQJGựđốn sai nhãn có giá trị1HJDWLYH 7ừ FKỉVố Qj\ WDR Fy FRQVốđể đánh giá độ FKtQK [iF FủD WKLếWởGạng véc tơ P{KuQK đầu vào đếQJLiWUịđầXUD0ộWPạQJnơronFyWKểFyPộWKRặFQKLềX đốn xác: /ớS ẩQ KLGGHQ OD\HU FKứD FiF nơron ẩQ JL~S NếW QốL JLi WUị OớSẩQFKịXWUiFKQKLệPFKtQKFKRYLệF[ửOमFiFnơronFủDOớSQKậS đưa thông tin đếQnơronFủDOớS[XấW&iFnơronQj\WKtFKứQJ YớLYLệFSKkQORạLYjQKậQGLệQPốLOLrQKệJLữDWK{QJVốđầXYjRYj WK{QJVốđầXUD /ớS [XấW RXWSXW OD\HU FKứD FiF nơron đầX UD QKằP FKX\ểQ thông tin đầXUDFủDFiFWtQKWRiQWừ0ạng Nơron nhân tạRđến ngườL GQJ0ộW0ạng Nơron nhân tạR Fy WKểđượF [k\ Gựng để Fy QKLềX WK{QJ Vố đầX UD 6ố nơron FủD OớS QKậS Yj OớS [XấW Vẽ GR EjL WRiQ TX\ết địQK Vố nơron OớS ẩQ Yj Vố OớS ẩQ Vẽ ngườL QKậS TX\ếW địQK7X\QKLrQYLệFFKọQORạLYjVốlượQJFủDWK{QJVốđầXYjRFy ảnh hưởQJOớp đên chất lượQJFủDPạQJ 0{ KuQK WRiQ KọF FủD 0ạng Nơron nhân tạR đượF WUuQK Ej\ sau 𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑦𝑦𝑦𝑦(𝑥𝑥𝑥𝑥) = 𝑓𝑓𝑓𝑓 (∑ 𝑤𝑤𝑤𝑤𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑥𝑥𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 ) 𝑖𝑖𝑖𝑖=1 Trong đó: y gLi WUị đầX UD ứQJ YớL ELếQ [ I Oj KjP NtFK KRạWKD\KjPWUX\ềQZOjWUọQJVốOLrQNếWFủDnơron[ OjFiFJLi 3UHFLVLRQ WURQJ WấW Fả FiF Gự đốn Positive có dự 3UHFLVLRQ 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇+𝐹𝐹𝐹𝐹𝑇𝑇𝑇𝑇 5HFDOO WURQJWấWFảFiFGựđốn Positive có dựđốn mơ hình đưa ra: 5HFDOO 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇+𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 1JRjLUDWDFzQFyPộWWK{QJVốNKiFOj$FFXUDF\ WURQJWấWFả FiFGựđốn tỷOệGựđốn bao nhiêu $FFXUDF\ 7KXWKậSVốOLệu đầXYjR 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇+𝑇𝑇𝑇𝑇𝐹𝐹𝐹𝐹 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇+𝐹𝐹𝐹𝐹𝑇𝑇𝑇𝑇+𝑇𝑇𝑇𝑇𝐹𝐹𝐹𝐹+𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 %ộ Gữ OLệX WURQJ EjL QJKLrQ FứX Oấ\ Wừ WKt QJKLệP FủD 0 %DUULRV &DVWHOODQRV HW DO >@ 0{ KuQK WKt QJKLệP đượF P{ Wả WURQJ KuQK EDR JồP (63 EồQ FKứD WDQN), bơm tăng áp (booster pump) KDL WUụF YtW Eộ trao đổL QKLệW Eộ WUX\ền độQJ YDQ WLết lưu (choke YDOYH KệWKốQJSKXQNKtEDRJồm máy phun khí, máy nén, van điềX FKỉQKYjốQJPềP WUịđầXYjR JOMC 146 Tạp chí Vật liệu Xây dựng Tập 11 Số (2021) &Kất lưu đượFVửGụQJOjKỗQKợSKDLSKầQNKtYjOỏQJSKầQ OỏQJOjKỗQKợSGầXFy$3, nitơ $3,YjGầXGLHVHO6SKầQNKt 7Kt QJKLệm cài đặt để NLểP VRiW FKtQK [iF YLệc tăng áp VXất, lưu lượQJ QKLệt độ &iF ELến đượF JLiP ViW ở WKt QJKLệP Qj\ EDRJồP 3 EDU FKrFKOệFKJLữDiSVXấWK~WYjiSVXấW[ảFủDPi\ bơm), mOLTXLG NJV NKối lượng lưu lượQJ FủD SKầQ OỏQJ 7LQ & R 0ụF WLrX FủD YLệF [k\ GụQJ P{ KuQK Oj Wừ QKữQJ Gữ OLệu đầX vào ban đầX Oj FiF WK{QJ Vố WKDP Vố ảnh hưởQJ WớL KRạt độQJ FủD ESP đểGựđốn xác nhấWWK{QJVốđầXUDOjWuQKWUạQJFủD(63 &iFP{KuQKVửGụng phương pháp có họFPi\Oj;*ERRVWLQJ Yj 0ạng Nơron nhân tạR Độ FKtQK [iF Fủa mơ hình đánh giá EằQJPDWUậQQKầPOẫQ 0{KuQK;*ERRVWLQJWLếQKjQKWUộQOẫQGữOLệXPẫu sau FKLD QKLệt độ đầX YjR Fủa bơm), USP PRPHQW [RắQ Fủa bơm) EộGữOLệu ban đầXWKjQKKDLSKầQ EộGữOLệu đào tạRFKLếP 0ục đích củD WKt QJKLệm thay đổL FủD FiF WK{QJ Vố FủD Kệ FzQOạLFủDEộGữOLệXban đầX0{KuQK;*ERRVWLQJđượFWKLếWOậS[k\ PJDV NJV NKối lượng lưu lượQJFủDSKầQNKt WKốQJWKtQJKLệPWừđó tìm đLềXNLệQ[ả\UDFiFWUạQJWKiLFủDPộW (63FyWKểJặSSKảL&yKDLWUạng thái đềFặSởđây trạQJWKiL bình thườQJ 1RUPDO Wại ESP hoạt động bình thườQJWUạQJWKiL WKứ KDL Oj WUạQJ WKiL OỗL )DXOW Wại ESP gặS WU~F WUặc, hư hỏQJ PẫX EộGữOLệu ban đầXEộEộGữOLệXNLểPWUDFKLếP PẫX GựQJFk\TX\ết định (e_estimator = 100) ĐộVkXWối đa củDFk\Oj PD[BGHSWK JLi WUị NKởi đầX Oj 0.5, đầX WLrQ FủD P{ KuQK đượFELểXGLễQởKuQKWừđó dựđốn tình trạQJFủDKệWKốQJ(63 7UạQJWKiLOỗLEDRJồPEốn trườQJKợS*, *DV,QFUHDVLQJ tăng bấW thườQJ FủD NKt YjR (63 Jk\ UD KLện tượQJ VXUJLQJ RU JDV ORFNLQJ SKHQRPHQD 9, 9LVFRFLW\ ,QFUHDVLQJ FKất lưu tăng độ QKớW OjP JLảPKLệXVXấWFủa bơm tăng ma sát đườQJốQJ&9 &KRNH 9DOYH FORVLQJ YDQ WLết lưu độW QJộW Eị đóng ',3 'HFUHDVLQJ RI ,QSXW3UHVVXUH JLảPiSVXất đầXYjR %ộVốOLệXJồPPẫu có 392 mẫX1RUPDPẫX &9PẫX',3PẫX9, Pẫu GI đượFWKểKLệQU}ở+uQK +uQK&k\TX\ết định đầXWLrQFủD;JERRVWLQJ 0{KuQK0ạng Nơron nhân tạRFKLDEộGữOLệu ban đầXWKjQK SKầQEDRJồP %ộ Gữ OLệu đào tạR WUDLQLQJ GDWD FKLếP Eộ Gữ OLệX EDQ đầXEộGữOLệu đốLViQKFKpR YDOLGDWLRQGDWD FKLếPEộGữOLệX +uQK0{KuQKWKtQJKLệP(63>@ ban đầXEộGữOLệXNLểPWUD WHVWGDWD FKLếPFzQOạLFủDEộGữ OLệu ban đầX 0{ KuQK0ạng Nơron nhân tạRVử GụQJ PạQJnơron Fy OớS WUX\ềQWKẳQJOớSẩQFynơron +uQK0{KuQKPạng nơtron ếWTXảYjWKảROXậQ ;*ERRVWLQJ +uQK%ảQJVốOLệu đầXYjRFủDP{KuQK>@ ;k\GựQJP{KuQK Gự đoán lỗL Fủa bơm điệQ FKuP EằQJ KDL phương pháp XGboosting 0ạQJQơron nhân tạR 0{KuQK;*ERRVWLQJFKRWDFiFGựJLiWUịGựđoán có độFKtQK [iFFDRởFiFKLện tượng Normal (88 9, *, Yj độFKtQK[iFởPức DIP ( 67%) trung bình CV (42%) ĐộFKtQK[iFWổQJWKểOj$FFXUDU\ 1JX\rQ QKkQ FủD YLệF Gự đốn khơng xác hai lỗL &9 Yj ',3 Oj GR KDL JOMC 147 Tạp chí Vật liệu Xây dựng Tập 11 Số (2021) QJX\rQ QKkQ VDX 7Kứ QKấW Oj GR Vố lượQJ PẫX [XấW KLệQ KDL KLệQ tượQJQj\OjNKitWYớLPẫXở&9YjPẫXở',31JX\rQQKkQ WKứhai điềXNLệQ[XấWKLệQFủDKDLKLện tượQJQj\OjJần tương đồQJQKDXQrQJk\UDKLện tượQJQKầPOẫQGựEiRVDLTXDOạL JLữDKDLKLện tượQJ +uQK0DWUậQQKầPOẫQsau lượWEỏhai đặc trưng T 0ạng Nơron nhân tạR 0{KuQK0ạng Nơron nhân tạRFKRWDFiFGựEiRởPứFWUXQJ EuQKYớLQKmQ1RUPDO&9',3*,% đặF +uQK0DWUậQQKầPOẫQđánh giá độFKtQK[iFFủD;JERRVWLQJ ;*ERRVWLQJFXQJFấp đánh giá mối tương quan đặFWtQK ELếW NKi FKtQK [iF ở QKmQ 9, 9ẫQ JLốQJ YớL P{ KuQK ;*ERRVWLQJYớL&9Yj',3OjKDLQKmQFyWỷOệGựbáo thấSQKấW ĐộFKtQK[iFWổQJWKểFủDP{KuQKQằPởPứF đốLYớLNếWTXảGựđoán củDP{KuQK+uQK WKểKLệQVựảnh hưởQJ Fủa đặFWtQKWừWKấp đến cao đốLYớLP{KuQK7DFyPOLTXLGFyVự ảnh hưởQJOớQQKấWYới 1582 điểPNếđếQOjPJDVYj3FyVứFảQK hưởQJ Jần 1110 điểm 984 điểm, hai đặF trưng lạLOj7YjFyảnh hưởQJNKiQKỏQếXVRVDQKYới đặF trưng kểWUrQ1KờYjREảng đánh giá ta chạ\OạLP{KuQKYớLYLệF lượWEỏEớt hai thông sốtWảnh hưởng hơnOj7Yjđể[HPFyWKể ORạLEỏEớWQKLễXFKRP{KuQKKD\NK{QJ +uQK0DWUậQQKầPOẫQNKLOớSẩQFynơron +uQK 7ầPảnh hưởQJFủa đặc trưng tác động đếQP{KuQK 9LệFFKạ\OạLP{KuQKYớLKDLWK{QJVốđược lượWEỏlàm tăng WtQKFKtQK[iFFủDYLệFGựEiRnhư hình 10&9tăng WừđếQ 9, tăng Wừ đếQ %, nhữQJ Gự EiR Yề KLệQ tượQJFzQOạLEịJLảP[XốQJWừđó làm cho độFKtQK[iFWổQJWKểJLảP FzQ1KữQJGựEiRYề1RUPDO*,',3WX\Fy JLảm lạLJLảPPộWlượng không đáng kếVRYớLYLệFGựEjR&9 tăng từ Pức trung bình đếQ PứF WUXQJ EuQK ếW OXận để tăng NKả dự đoán ở WừQJ QKmQ Fy WKể WD SKải hy sinh độ FKtQK[iFWổQJWKểFủDP{KuQK +uQK0DWUậQQKầPOẫQNKLOớSẩQFynơron 9ới 10 nơron lớSẩQWỷOệGựbáo không kì vọQJQrQ ta tăng sốnơron lớSẩn lên 20 nơron nhận đượFNếWTXảEấW JOMC 148 Tạp chí Vật liệu Xây dựng Tập 11 Số (2021) OjWỷOệGựđoán xác tăng lên nhãn Normal (58→ &9 → ',3 → 9, → *, → 7ừđó làm tăng độFKtQK[iFWổQJWKểOrQWKjQK 9ẫQJLữVốnơronOớSẩQOjnơronYjWKửiSGụQJFiFKOjP tương tựXGboosting lượWEỏ2 đặc trưngOj7YjWDVẽđược độ FKtQK[iFWRjQSKầQOj WKấp 0ạng Nơron nhân tạRYớL nơronOớSẩQ5~WUDNếWOXậQYLệFORạLEỏ2 đặc trưng khơng có KLệXWURQJP{KuQK0ạng Nơron nhân tạR 6R ViQK độ FKtQK [iF FủD KDL P{ KuQK ;*ERRVWLQJ Yj 0ạng Nơron QKkQWạR 7DVRViQKKDLNếWTXảWốWQKấWFủDP{KuQKWURQJ%ảQJ %ảQJ6RViQKđộFKtQK[iFFủDKDLP{KuQK;*ERRVWLQJYj0ạng Nơron nhân tạR 0RGHO ;*ERRVWLQJ ;*ERRVWLQJ 0ạng 0ạngNơron Nơronnhân nhântạR tạR 1RUPDO 1RUPDO &9 &9 ',3 ',3 7ừEảQJWUrQWDWKấ\VựvượWWUộLFủD;*ERRVWLQJWURQJEjLWRiQ SKkQORạLOỗLFủDKệWKốQJ(631JX\rQQKkQFủDVựvượWWUộLQj\Oj GR0ạng Nơron nhân tạRWKtFKKợp vớLQKữQJEjLWRiQKồLTX\ nhữQJ EjL WRiQ SKkQ ORạL ;*ERRVWLQJVử GụQJ FiF Fk\ TX\ếW định để xác địQK [iF VXấW [XấW KLệQ FủD FiF QKmQ WURQJ NKL XGboosting hồn tồn dùng đến hàm tính tốn dễEịQKLễX >@ >@ >@ >@ >@ ếWOXậQ >@ %jL QJKLrQ Fứu trình bày phương pháp tiếS FậQ FKủ động để Gự đoán lỗL Fủa bơm điện chìm Mơ hình sử Gụng hai phương pháp Pi\ KọF WK{QJ GụQJ QKấW KLệQ QD\ Oj ;*ERRVWLQJ Yj 0ạQJ 1ơron 1KkQ 7ạR ếW OXận đưa phương pháp XGboosting thích hợp vấn đề SKkQ ORạL OỗL bơm điệQFKuP.ếWTXảFủa phương pháp nàyNK{QJFKỉcó độFKtQK [iFFDRPjFzQFKRWDWKấ\Vựảnh hưởQJFủDFiFWKDPVốđốLYớLTXi WUuQKSKkQORạL7K{QJTXDNếWTXảFủDFiFP{KuQKWDWKấy đượFKLệX >@ >@ >@ >@ TXảFủDYLệFORạLEớWQKữQJWKDPVốFyảnh hưởng đếQNếWTXảđầX UDWURQJEộVốOLệu ban đầX9LệFORạLEỏQKữQJWKDPVốQKLễXWURQJ >@ FKRP{KuQK > @ EộGữOLệXOjPTXiWUuQKGựđốn xác hơn, tiếWNLệPWjLQJX\rQ /ờLFảm ơn 7jLOLệXWKDPNKảR 1JKLrQFứu đượFWjLWUợEởi Trường ĐạLKọF%iFKNKRD–ĐHQG+&0 > @ >@ $EKLMHHW6DQGHHS%KDUGZDM5DKXO6DUDI*HHWKD*RSDNXPDU1DLUDQG WURQJNKXkQNKổĐềWjLPmVố7RĐCDK 6ULGKDUDQ 9DOODEKDQHQL +DOOLEXUWRQ “SPE 065HDO 7LPH 0RQLWRULQJ DQG 3UHGLFWLYH )DLOXUH ,GHQWLILFDWLRQ IRU (OHFWULFDO 7jLOLệXWKDPNKảR >@ >@ >@ >@ >@ Submersible Pumps” $EX 'KDEL ,QWHUQDWLRQDO 3HWUROHXP ([KLELWLRQ &RQIHUHQFHKHOGLQ$EX'KDEL8$(1RYHPEHU $EKLMHHW6DQGHHS%KDUGZDM5DKXO6DUDI*HHWKD*RSDNXPDU1DLUDQG %DUULRV &DVWHOODQRV 0DXULFLRD $OEHUWR /XL] 6HUSDD -RUJH /XL] 6ULGKDUDQ 9DOODEKDQHQL +DOOLEXUWRQ “SPE 065HDO %LD]XVVLE 0RQWH 9HUGH :LOOLDPE GR 6RFRUUR 'LDV $UULIDQR 6DVVLP 7LPH 0RQLWRULQJ DQG 3UHGLFWLYH )DLOXUH ,GHQWLILFDWLRQ IRU (OHFWULFDO 1DWDFKHE “Fault LGHQWLILFDWLRQXVLQJDFKDLQRIGHFLVLRQWUHHVLQDQ Submersible Pumps” $EX 'KDEL ,QWHUQDWLRQDO 3HWUROHXP ([KLELWLRQ HOHFWULFDOVXEPHUVLEOHSXPSRSHUDWLQJLQDOLTXLGgas flow” &RQIHUHQFHKHOGLQ$EX'KDEL8$(1RYHPEHU /RQJ 3HQJ *XRTLQJ +DQ ;LDQIX 6XL $UQROG /DQGMRER 3DJRX /L\LQJ %DUULRV &DVWHOODQRV 0DXULFLRD $OEHUWR /XL] 6HUSDD -RUJH /XL] =KXDQG-LQ6KX ”3UHGLFWLYH$SSURDFKWR3HUIRUP)DXOW'HWHFWLRQ %LD]XVVLE 0RQWH 9HUGH :LOOLDPE GR 6RFRUUR 'LDV $UULIDQR 6DVVLP LQElectrical Submersible Pump Systems”. 1DWDFKHE “Fault identification using a chain of decision trees in an >@ >@ >@ >@ >@ 9, 9, *, *, $FFXUDF\ $FFXUDF\ /RQJ *XRTLQJ ;LDQIX 6XL $UQROG2VSUH\'DWD /DQGMRER 3DJRX /L\LQJ 0LNH 3HQJ 3HQQHO -HIIUH\+DQ +VLXQJ DQG 9%3XWFKD ,QF =KXDQG-LQ6KX ”3UHGLFWLYH$SSURDFKWR3HUIRUP)DXOW'HWHFWLRQ “SPE 06 'HWHFWLQJ )DLOXUHV DQG 2SWLPL]LQJ 3HUIRUPDQFH LQ in Electrical Pump Systems”. Artificial LiftSubmersible Using Machine Learning Models” 63( :HVWHUQ 5HJLRQDO 0LNH 3HQQHO -HIIUH\ +VLXQJ DQG 9%3XWFKD 2VSUH\'DWD ,QF 0HHWLQJKHOGLQ*DUGHQ*URYH&DOLIRUQLD86$$SULO “SPE 06 'HWHFWLQJ )DLOXUHV DQG 2SWLPL]LQJ 3HUIRUPDQFH LQ 0RKDQDQG$EGHOD]L]5DIDHO/DVWUDDQG--;LDR6DXGL$UDPFR Artificial Lift Using“ESP Machine :HVWHUQ 5HJLRQDO 63(06 Data Learning Analytics Models” Predicting63( Failures for Improved 0HHWLQJKHOGLQ*DUGHQ*URYH&DOLIRUQLD86$$SULO Production Performance” $EX 'KDEL ,QWHUQDWLRQDO 3HWUROHXP 0RKDQDQG$EGHOD]L]5DIDHO/DVWUDDQG--;LDR6DXGL$UDPFR ([KLELWLRQV DQG &RQIHUHQFH KHOG LQ $EX 'KDEL 8$( 1RYHPEHU 63(06 “ESP Data Analytics Predicting Failures for Improved Production 'KDEL DQG ,QWHUQDWLRQDO 3HWUROHXP 1LFR -DQVHQPerformance” 9DQ 5HQVEXUJ$EX /LVD DPLQ 6NLS 5REHUW 'DYLV ([KLELWLRQV DQG &RQIHUHQFH KHOG LQ $EX 'KDEL 8$( 1RYHPEHU 6LHPHQV$* ),”8VLQJ0DFKLQH/HDUQLQJ%DVHG3UHGLFWLYH0RGHOVWR (QDEOHPreventative Maintenance and Prevent ESP Downtime” $EX 'KDEL 1LFR -DQVHQ 3HWUROHXP 9DQ 5HQVEXUJ /LVD DPLQ DQG 6NLS 'DYLV ,QWHUQDWLRQDO ([KLELWLRQ &RQIHUHQFH KHOG 5REHUW LQ $EX 'KDEL 6LHPHQV$* ),”8VLQJ0DFKLQH/HDUQLQJ%DVHG3UHGLFWLYH0RGHOVWR 8$(1RYHPEHU Enable Preventative Prevent ESP &KDUDODPSRV Downtime” $EX 'KDEL 2P 3UDVDG 3DWULMaintenance $QDQG 9and 3DQDQJDGDQ &KHOPLV ,QWHUQDWLRQDO ([KLELWLRQ 5DQGDOO &RQIHUHQFH KHOG&KHYURQ LQ $EX 'KDEL 8QLYHUVLW\ RI3HWUROHXP 6RXWKHUQ &DOLIRUQLD *0F.HH 86$ 8$(1RYHPEHU ,QFDQG9LNWRU.3UDVDQQD8QLYHUVLW\RI6RXWKHUQ&DOLIRUQLD 3UDVDG 3DWUL $QDQG 9 3DQDQJDGDQ &KDUDODPSRV &KHOPLV “2P 63(063UHGLFWLQJ)DLOXUHVIURP2LOILHOG6HQVRU'DWDXVLQJ7LPH 8QLYHUVLW\ RI 6RXWKHUQ &DOLIRUQLD 5DQGDOO *0F.HH &KHYURQ 86$ Series Shapelets”,$PVWHUGDP7KH1HWKHUODQGV– 2FWREHU ,QFDQG9LNWRU.3UDVDQQD8QLYHUVLW\RI6RXWKHUQ&DOLIRUQLD 3LQJ /X +DLWDR /LX &KULVWRSKHU 6HUUDWHOOD DQG ;LDR]KL :DQJ “$PHULFDQ 63(063UHGLFWLQJ)DLOXUHVIURP2LOILHOG6HQVRU'DWDXVLQJ7LPH %XUHDX RI 6KLSSLQJ “Assessment of Data'ULYHQ 0DFKLQH /HDUQLQJ 7HFKQLTXHV IRU 0DFKLQHU\ 3URJQRVWLFV RI 2IIVKRUH Series Shapelets”,$PVWHUGDP7KH1HWKHUODQGV– 2FWREHU 3LQJ /X +DLWDR7HFKQRORJ\ /LX &KULVWRSKHU 6HUUDWHOOD DQG ;LDR]KL :DQJ Assets” 2IIVKRUH &RQIHUHQFH KHOG LQ +RXVWRQ 7H[DV 86$ $PHULFDQ %XUHDX RI 6KLSSLQJ “Assessment of Data'ULYHQ –0D\ 0DFKLQH /HDUQLQJ 7HFKQLTXHV IRU 0DFKLQHU\ 3URJQRVWLFV RI 2IIVKRUH 5LQDW$OIUHGRYLFK.KDELEXOOLQDQG$UWXUDV5LPR6KDERQDV *XENLQ 2LO Assets” 7HFKQRORJ\ KHOG LQ +RXVWRQ 7H[DV 86$ DQG *DV2IIVKRUH 8QLYHUVLW\ 0RVFRZ &RQIHUHQFH 1LNROD\ 6HUJHHYLFK *XUEDWRY 'HHSOLJKW –0D\ $OH[H\9DVLOLHYLFK7LPRQRY([SHUW “SPE063UHGLFWLRQ 5LQDW$OIUHGRYLFK.KDELEXOOLQDQG$UWXUDV5LPR6KDERQDV *XENLQ 2LO RI(63V)DLOXUH8VLQJ0/DW:HVWHUQ6LEHULD2LOILHOGVZLWK/DUJH1XPEHURI DQG *DV63( 8QLYHUVLW\ 0RVFRZ 1LNROD\ 6HUJHHYLFK&RQIHUHQFH *XUEDWRY 'HHSOLJKW Wells” 5XVVLDQ 3HWUROHXP 7HFKQRORJ\ RULJLQDOO\ $OH[H\9DVLOLHYLFK7LPRQRY([SHUW “SPE063UHGLFWLRQ VFKHGXOHGWREHKHOGLQ0RVFRZ5XVVLD2FWREHU RI(63V)DLOXUH8VLQJ0/DW:HVWHUQ6LEHULD2LOILHOGVZLWK/DUJH1XPEHURI 3KDP 6RQ 7XQJ 9R Phi Son and Nguyen Dac Nhat (2021) “(IIHFWLYH Wells” 5XVVLDQ3XPS 3HWUROHXP 7HFKQRORJ\ &RQIHUHQFH RULJLQDOO\ (OHFWULFDO63( 6XEPHUVLEOH 0DQDJHPHQW 8VLQJ 0DFKLQH /HDUQLQJ 2SHQ VFKHGXOHGWREHKHOGLQ0RVFRZ5XVVLD2FWREHU Journal of Civil Engineering” 3KDP 6RQ 7XQJ Phi+D Son and 'X\ Nguyen Dac ), Nhat (2021) “(IIHFWLYH 7D 4XRF 'XQJ /H9R 7KH 3KDP KDQJ “ỨQJ GụQJ PạQJ (OHFWULFDO 6XEPHUVLEOH 3XPS 0DQDJHPHQW 8VLQJ 0DFKLQH /HDUQLQJ 2SHQ nơronQKkQWạR $UWLILFLDO1HXUDOQHWZRUN WURQJGựbáo độ”7ạSFKt'ầX Journal of Civil Engineering” Kt6ố WUDQJ–,661; 7D 4XRF 'XQJ&DUORV /H 7KH*XHVWULQ +D 3KDP 'X\ KDQJRI ), “ỨQJ GụQJ PạQJ 7LDQTL &KHQ 8QLYHUVLW\ :DVKLQJWRQ nơronQKkQWạR $UWLILFLDO1HXUDOQHWZRUN WURQJGựbáo độ”7ạSFKt'ầX “XGBoost: A Scalable Tree Boosting System”. Kt6ố WUDQJ–,661; 7LDQTL &KHQ &DUORV *XHVWULQ 8QLYHUVLW\ RI :DVKLQJWRQ “XGBoost: A Scalable Tree Boosting System”. HOHFWULFDOVXEPHUVLEOHSXPSRSHUDWLQJLQDOLTXLGgas flow” JOMC 149 ... WKờLJLDQ[XấWKLệQOỗLFủD(63Eằng phương pháp 7LPHVHULHV6KDSHOHWV FủD2PHWDO>@'ựEiRWKờLJLDQ[ảUDOỗLFủa ESP có thể WKứF KLệQEằng phương pháp phân tích số OLệXNếWKợSYớLFiFFiFWKXậWWRiQ Kọc máy tăng... hỏQJ(63JkUDUấWQKLều phương pháp đề ra để Gự báo trướF đượFQKữQJEất thườQJFủDKệWKốQJ(63Wừđó đưa kếKRạFKWKDWKếYjVửDFKữD1KLệPYụFủD QJười kĩ sư dầXNKtOj OựD FKọn phương pháp hiệX... máy tăng cườQJ Oj PộW PặW YớL YLệc việc giám sát dự báo trướF FiF Vự Fố OLrQ phương pháp tổQJ KợS QKằP JLảP phương sai bias Trong WUuQKNKDLWKiF Yới độFKtQK[iFYừDSKải, sau