基于人工神经网络的电潜泵电流卡片快速模式识别

电流卡片诊断是一种典型的电潜泵工况诊断手段，传统的电流卡片模式识别需要人工完成，存在技术壁垒，会引入主观误差。人工神经网络作为一种机器学习算法，能够弥补人工识别的误差。为实现快速、准确而且客观的模式识别。通过对收集到的电流卡片经过数据预处理后得到的电流数据特征值与实际工况的对应关系，建立人工神经网络模型。利用建立的人工神经网络模型进行工况诊断，具有传统电流卡片人工识别不可比拟的优点。通过采用上述方法搭建人工神经网络模型并进行模式识别，通过提取未参与训练的井的电流卡片数据对工况诊断模型进行验证，达到了较高的准确率，证明了使用人工神经网络对电流卡片进行快速模式识别、实现工况诊断的可行性和可靠性。     

基于模式识别的电流卡片特征提取方法研究

电流卡片是管理人员管理电潜泵井 ,分析井下电动机工作状况的主要依据之一 ,通过人工读取电流卡片去判断电潜泵井工况时 ,存在人为误差和效率低等缺点。为此 ,在简要介绍基于模式识别的特征提取方法的基础上 ,提出了一种电流卡片的特征提取方法 ,利用VisualC+ +语言编程去识别电流卡片从而判断电潜泵井工况 ,并通过标准的电流卡片对其加以适当的补充 ,从而完善并充实电流卡片特征库。该方法不仅是传统方法的延伸 ,而且可以较大程度地提高电动潜油泵的诊断精度     

电潜泵工况仪参数应用实践

电潜泵井动态分析和故障诊断是电潜泵井管理的重要环节,结合电流卡片、生产动态、井史等资料进行工况分析的常规手段往往不确定因素较多。电潜泵井通过安装井下工况仪,可以实现电潜泵机组运行参数的实时记录,为动态分析和故障诊断提供更多、更直接的数据,从而全面准确地进行工况分析,判断故障原因,挖掘油井潜力。通过对电潜泵工况仪记录参数进行深入分析,并根据参数变化所表现出的特征绘制成示意图,对电潜泵井的故障类型进行了分析总结。现场应用表明,该分析方法具有推广应用价值。     

基于K-Means聚类算法的沉砂卡钻预测方法研究

井眼不清洁造成卡钻是常见的钻井复杂工况之一,在卡钻发生前,部分井下工程参数特征会表现出异常。为了掌握卡钻前的工程参数特征变化规律,及时调整钻井参数,可避免卡钻发生。提出了一种基于主成分分析(PCA)算法和K-Means聚类算法的卡钻工况预测模型。该模型利用PCA算法对冀东油田某井卡钻工况前的井下近钻头实测工程参数进行降维处理,再利用K-Means聚类模型对降维后的数据进行训练测试,最后利用Calinski-Harabaz指数对聚类质量进行评估。结果表明,正常工况数据和卡钻前工况数据的聚类中心相距较远,两类数据得到有效分类,且Calinski-Harabaz指数值高,表明聚类质量高,K-Means聚类算法能够有效地分析近钻头工程参数测量数据,根据聚类分析结果可及时对卡钻工况进行预警,减少卡钻工况的发生。     

BP神经网络在电潜泵井故障诊断中的应用

电流卡片是诊断电潜泵井故障诊断的主要依据,目前主要由技术人员凭经验手动完成,难以实现快速大批量诊断,诊断结果准确性受工程师技术水平与工作状态影响较大。提出了应用BP神经网络进行电潜泵故障诊断的方法,首先集合专家经验,对不同工况电流卡片的特征进行分析,得到特征样本库。然后对样本库进行学习训练,得到神经网络计算所需的权值和阈值,并进行保存。将要诊断的电流卡片的特征数据输入,运用BP神经网络识别算法计算得到相似度。最后根据相似度的大小找出与样本库中最接近的故障类型作为该潜油电泵的故障类型。通过编程应用,证明提出的方法可以准确、快速、批量地诊断电潜泵井工况,可推广应用。     

电潜泵井系统模拟分析与优化决策

对电潜泵井生产系统的研究目前还不完善,大多数油田主要是靠经验进行优化设计和日常管理。由于没有系统的考虑所有的因素,直接影响了电潜泵的抽油效果和运转寿命,从而未能最大限度地发挥油井的产能。"电潜泵井系统模拟分析与优化决策软件"通过对计算模型拟合优选出最适于该油井的计算模型,借助电潜泵井宏观控制图进行工况分析,发现问题井和潜力井,并针对问题井和潜力井分别进行分析,最终通过泵型优选和生产参数优化来解决这2类井的问题,保证了电潜泵井能够长期稳定的处于合理的工况状态。通过现场应用证实了该软件的适用性和可靠性,较大幅度地提高了电潜泵井的系统效率和产液量,显著提高了电潜泵井的经济效益和管理水平。     

渤海LD注聚油田电潜泵堵塞分析

渤海LD注聚油田在生产过程中,电潜泵内部及护网出现不同程度的堵塞,导致电潜泵过载损坏,大量的检泵作业,影响油田生产效率。本文系统总结了LD油田的堵塞油井的生产特征和堵塞电泵的生产工况特征,发现在堵塞后,油井产液下降,油压降低,流压上升,电潜泵电流会发生异常波动,电潜泵吸入口压力上升,形成了泵堵塞后的特征规律。在通过对检泵时取得的垢样进行成分分析,LD油田的堵泵垢样以聚合物胶团为主,同时还存在一定钙镁碳酸盐垢,以及一定的胶质沥青质有机垢。在筛选合适的化学解堵药剂后,对相关井实施了化学解堵,取得了明显的解除堵塞的效果,为类似注聚油田电泵堵塞井的治理提供了借鉴参考。     

海上油田电潜泵工况远程监控系统设计

海上油田90%以上的油井采用电潜泵开采,单井日产量较大,日常生产管理对油井的生产时效性要求较高,一但电潜泵出现运行故障,将导致严重的产量损失。针对该问题,设计了1套海上油田电潜泵工况远程监控系统。介绍了该远程监控系统的架构、硬件及软件、数据采集及网络通信设计,客户端监控功能、监控界面。该远程监控系统实现了对机采井电潜泵及井下泵工况的实时采集、监控和分析,有效降低了电潜泵故障率,同时也提高了油田生产效率。     

单电潜泵井下油水分离系统设计及现场试验

介绍了单电潜泵井下油水分离系统的结构组成、工作原理及能量分配原理,电潜泵、潜油电机及水力旋流器参数设计方法。建立了井下工况诊断模型,提出一种工况诊断方法,并运用该方法对不同井口油嘴内径条件下对S4井的井下工况进行了诊断。现场试验表明:随着井口油嘴内径的变大,井下注入量变小,分流比变大,地面含水率变大;生产层与S4井注入层相连通的油井,产油量和泵效基本都变大,含水率减小;生产层与S4井生产层相连通的油井,产油量和泵效都提高,含水率减小。该模型可以有效的诊断井下工况。     

水源井供水系统优化变频设计与应用

长庆油田2000多口水源井存在电能浪费的问题,为此,对水源井供水系统进行优化设计.采用变频调速器进行水源井供水,控制效果好,能优化电潜泵运行状态,自动调节供水量,提高电潜泵的运行效率,节约电能;无须手动调节进水阀,减轻了工人的劳动强度,提高了工作效率;启泵和停泵电流很小,延长了电潜泵的使用寿命,减少了阀门的维护量,节约了运行成本,满足了油田节能减排的需要.水源井供水系统采用变频调速器已经完成12个节能示范点的现场应用.     

基于位图的潜油电泵卡片特征提取方法研究

~~Research on Pick-up Feature of ESP Recording Charts Based on Bitmap ImagesBian Shaoqi(1988)pattern Recognition,Beijing;Tsinghua University Press, pp. 32-41 Coben, D. J. (1997) Condition Monitoring of Electric Submersible Pump in the Captain Field. Jo…     

基于系统分析的潜油电泵机组综合诊断模型

将系统概念应用于潜油电泵机组的诊断,将电泵机组分解成3个子系统.结合系统的特点,综合这3个子系统所构成的诊断模型,提出了潜油电泵机组的综合诊断方法.根据系统工程理论,对潜油电泵、潜油电机等井下机组的运行工况、特性、技术参数以及油井地层资料、生产资料、井中流体资料等进行了综合分析,并根据电流卡片、水力实验数据,建立了潜油电泵井下机组综合诊断模型.采用对比测试法,利用电流卡片、井下数据采集及远传技术,计算出井下潜油电机和潜油电泵运行的相关参数.与潜油电泵特性参数相比较,可以实现对潜油电泵机组的综合诊断.     

深度学习的电泵井产液量动态预测模型

电泵井产量的动态预测对认识油井供排协调、电泵设备工况、改善工作制度、提高产量和节能降耗具有重要指导意义。根据电泵井静态数据、生产动态数据、举升设备的工况数据,利用皮尔逊相关系数分析方法,分析了影响潜油电泵工作特性因素的关联性,根据主成分分析方法(PCA)进行数据降维确定主控参数,并综合考虑了电泵机组设备工况的变化趋势和前后关联性,应用长短期记忆神经网络(LSTM)建立了电泵井产量时序预测模型。利用某油田现场实际数据对产液量进行预测,并与BP神经网络的预测结果相比较。研究结果表明,基于LSTM模型的电泵井产液量预测值与现场实际值高度一致,预测模型拟合效果更好,预测精度更高,考虑因素更全面、应用更方便、结果更可靠,进而为潜油电泵生产的产液量动态预测提供了一种新的方法,为潜油电泵工作制度调整以及合理选泵设计提供依据。     

机理仿真与数据驱动融合的电泵举升故障诊断预警理论研究进展

在复杂、不确定、非结构化的油藏环境中，潜油电泵举升井的工况诊断预警优化决策成为智能油井研究的热点与难点问题之一。阐述了机理仿真、数据驱动、专家系统、机理仿真与数据驱动融合等技术在电泵举升故障诊断预警领域的研究与应用进展，探讨并展望未来电泵举升故障诊断预警技术的发展方向与重点。综述研究表明:建立客观准确的反映电泵运行动态工况特性的机理模型和快速精确求解极具挑战性，基于数据驱动诊断模型未必能完整描述电泵生产系统工况的真实映射关系，电泵生产故障诊断推理机理及专家系统的自学习能力有待加强。提出基于机理仿真与数据分析方法相融合的数字孪生技术必然成为研究复杂电泵抽油生产系统故障诊断预警的核心技术。     

基于井口憋压分析的电泵井工况诊断

电泵井的电流卡片无法有效判断电泵或管柱漏失、泵举升能力下降、泵效低等故障,针对此问题,提出了电泵井井口憋压（不停泵关闭井口）诊断流程及方法。通过分析憋压前井筒中气液流动状态,结合电泵特性曲线和油井流入动态曲线,建立了理论憋压曲线模型,并且确定了曲线特征参数的提取方法,通过与实测憋压曲线特征参数的对比来判断故障类型。现场应用表明该方法可以成为电泵井工况综合诊断分析的有效手段。     

QHD32-6油田电泵井憋压曲线模型的设计与应用

为加强QHD32-6油田电泵井管理和有效判断电泵井井下工况,根据电泵井工作原理和井下流体力学理论,结合电泵井结构特征,对电泵井憋压值与时间的变化关系进行论证分析,从而建立了电泵井憋压曲线模型。该模型可绘制并分析不同工况下电泵井憋压曲线及其对应规律。实际应用表明,该电泵井憋压曲线模型(结合其他生产及测试资料)可实现对电泵井井下工况的相对准确分析,为现场施工提供理论依据。     

基于支持向量机的钻井工况实时智能识别方法

钻井时效分析通常是依靠人工进行事后分析,具有主观性和随意性,不能及时准确地反映真实的现场情况。为了实时准确地对钻井工况进行自动判别,提高钻井效率,提出了一种基于支持向量机（SVM）的用数据驱动的钻井工况实时识别方法,建立了多个智能识别模型,并对其中的核函数进行分析比较,得出了模型参数的最优值。采用4口井的录井数据验证了模型的准确性,识别结果与实际工况基本一致,6种工况的识别正确率均达到95%以上。钻井时效分析与应用表明,钻井过程中应用工况识别结果,减少了不可见非生产时间。支持向量机实现了钻井工况的实时智能识别,提高了钻井时效,符合油田数字化和智能化发展的要求。