基于均值滤波和BP神经网络的功图量油技术

功图量油技术是通过对油井示功图数据的实时采集和处理分析来计算油井产液量,从而实现对产液量的远程自动计量。针对目前功图量油技术存在的不足,提出了一些改进算法。其中,运用均值滤波法对功图数据进行处理,降低了曲率变化量最大点的识别难度,提高了有效冲程求取的准确性;利用Matlab神经网络工具箱,对BP神经网络模型进行训练,建立油井漏失量BP神经网络模型,从而实现油井漏失量的准确求取。应用结果表明,改进的功图量油算法有效提高了油井示功图产液量计量的准确性和可靠性,最大相对误差6.5%,最小相对误差0.7%,平均相对误差小于5%,能够满足油田的生产计量要求,对功图量油技术的推广和油田信息化建设具有重要意义。