基于IFOA-KELM-MEA模型的游梁式抽油机采油系统井下工况的短期预测

实现对井下工况的预测是及时掌握抽油井生产状态的有效方法,对提高油井生产效率和降低维护成本具有十分重要的意义。采用混沌理论实现抽油井井下工况的短期预测,首先将所提取的示功图的不变曲线矩特征向量作为预测变量,在证明其数据序列具有混沌特性后,由核极限学习机（kernel extreme learning machine,ELM）建立混沌时间序列预测模型,对其中的几个不确定参数采用改进的果蝇优化算法（improved fruit fly optimizationalgorithm,IFOA）进行优化选取,IFOA采用全局群体多样进化和局部个体随机变异的策略,最后,对模型所预测的结果进行物元分析（matter-element analysis,MEA）,诊断其属于哪种故障类型。由某油田作业区的两口生产井进行实例验证,结果表明所提出的IFOA-KELM-MEA预测模型是合理有效的。     

基于电流图变化判断抽油井井下异常工况可行性探讨

采油井的日常维护保养在花土沟油田的生产中占有重要地位,而电流图是抽油井每天录取的资料之一,具有可延续性和及时性的特点,可比性强,因此电流图是观察油井动态变化的重要参数之一。通过对抽油机工作原理的描述,进而简化抽油机四连杆运动,在此基础上通过数学模型的演练,建立电流变化和抽油机运动的简化数学模型,探讨基于电流图变化判断抽油井井下异常工况的可行性,及时推断出油井的工作状况,提高油井机采效率。     

提高机采系统效率在文留油田的研究与应用

油田生产过程中,机采系统效率是对整个抽油井系统工况的标明,其实质是采油各环节的技术水平、管理水平和能源利用效率的具体体现。该指标的高低,直接表明了抽油井采油管理水平的高低,极大程度上影响着抽油井采油的生产成本。通过对抽油机拖动系统、抽油机及参数优化、配套技术不断研究和综合管理,提高抽油机井系统效率,对油田增产降耗、提高经济效益具有重要意义。     

油井示功图监控诊断计量系统应用分析

《油井示功图监控诊断计量系鳓的应用是采油队生产管理一个重要的信息化手段,可实现对抽油井工况的及时掌握,优化措施,细化采油队各节点管理;通过时时准确的单井产液量计量,实现生产管理压力的层层传递。     

基于自动谱聚类与多极端学习机模型的油井油液含水率软测量

油井油液的含水率是石油生产中的一个重要参数,及时、准确的测量对提高采油生产效率具有重要的意义。针对传统人工测量所存在的不足,引入软测量技术,建立基于自动谱聚类与多极端学习机(automatic spectral clustering-multiple extreme learning machines,ASC-MELM)的软测量模型。提出一种自动谱聚类(spectral clustering,SC)算法,由改进的萤火虫算法(firefly algorithm,FA)对聚类数目和尺度参数进行优化选取,所提出的改进萤火虫算法(improved firefly algorithm,IFA)采用以一定概率跳出当前解的机制,避免传统FA过早陷入局部最优解的不足;对聚类后的不同训练子集,分别由极端学习机(extreme learning machine,ELM)建立子模型,由IFA对其中的隐含层输入权值、隐含层神经元的偏置和隐含层节点个数进行优化选取;最后,将多个子模型的结果取加权平均值输出。由国内某油田作业区一口生产井进行实例验证,结果表明所提出方法具有较高的预测精度,对于实现油井油液含水率的软测量是合理有效的。     

应用“抽油机工况管理”改善油田开发效果探讨

胜利油田桩西采油厂有杆泵抽油井占生产井90％以上,抽油井管理水平的高低,直接影响原油生产任务的完成.技术人员采用“抽油井工况管理”这一方法,对油井进行综合分析,提出针对性措施,改善油田整体开发效果.     

螺杆泵抽油优化设计软件的研制及应用

本文介绍了地面驱动螺杆泵抽油井生产系统优化设计软件的抽油杆柱动力学模型,应用有限元计算方法进行模型求解,实现了螺杆泵抽油井的产能分析、静力学工况分析、动力学工况分析、优化设计等功能,并在锦州采油厂进行了实际应用,分析设计结果与实际工况吻合较好。     

基于在线动态高斯过程回归抽油井动液面软测量建模

实践中, 抽油井动液面都是使用回声仪测试的, 无法实时在线检测。而基于示功图分析的动液面实时在线检测方法存在计算精度不高的缺陷。考虑到数据驱动软测量建模方法存在随时间推移出现的模型老化现象, 采用一种增量学习动态高斯过程回归(IDGPR)软测量建模方法, 实现对抽油井动液面深度的实时在线检测。首先建立基本动态高斯过程回归软测量模型, 在模型投入现场运行后, 通过一种增量学习算法对模型进行在线更新, 使其不断适应油井工况变化, 自适应获得更加准确的软测量模型。现场应用表明, 该软测量模型具有较高的预测精度和较好的泛化能力, 可以满足工程应用要求。     

对产量、效率排序确定抽油井工作参数的方法

在抽油井生产管理中,以计算多种泵径、冲程、冲次组合下不同下泵深度的产液量、井下效率为基础,对不同泵径、冲程、冲次组合所对应的最大产液量、最大井下效率进行排序,以获得合理产液量和比较高的井下效率为目标,根据指标排序情况确定出合理的抽油井工作参数。这一方法在实际应用中获得了满意的结果,值得推广。     

抽油机井系统效率评价技术研究

石油工业的蓬勃发展以及各行各业能源的需求,对于石油企业抽油井系统的效率要求越来越高。抽油井系统效率预测与评价系统包括许多方面,如测试模块、文件模块、统计报表模块等,其不仅能够对于抽油井系统的效率进行全面的测试与检查,方便管理人员了解及准确掌握各个分系统的工作情况、效率及管理状态,还能够对其隐形的、尚未开发的效率进行定位及测评,同时管理人员可以根据该特性,设定一套适用地质各种条件、不同油层物质、不同层次供液能力等各种条件的效率管理评价指标,从而建立完整有效的效率管理系统[1]。能够以此为根据,有效的提高抽油井的生产效率、控制生产成本及保持抽油井的生产效率的稳定性。     

井下压力计在电潜泵井工况分析中的应用

电潜泵采油是海上油田最主要的人工举升方式,正确进行电潜泵井工况分析和故障诊断对保障油井生产时效、处理油井故障具有重要意义。依靠电流卡片、油井油套压、电机对地绝缘和相间电阻等资料对潜油电泵井进行定性分析的方法对人员的经验具有很强的依赖性,从而影响结论的准确性和全面性。利用直读式井下电子压力计测量的参数辅助进行生产井工况分析,可以直观定量的判断油井生产情况,查找故障原因,对指导电潜泵井的使用和管理具有重要的现实意义。     

塔河油田典型示功图分析及应用

机抽井示功图测试是为了了解油井井下设备(管、杆、泵、机)工作状况而采取的一种手段。根据测试资料,能够找出影响油井泵效(产量变化)或油井不出油的原因,从而为确定油井合理的工作参数,制定科学的管理措施提供依据。本文从塔河油田的实际生产情况出发,理论联系实际,对塔河油田部分抽油机生产油井实测典型示功图进行了对比分析,提出了分析方法,并制定了相应的验证措施及整改措施。     

质量监督在检泵作业中的作用研究

检泵作业是维持油井正常生产和实现油井增产的重要手段。抽油泵在工作过程中,受到磨损及砂、蜡、气、水等的腐蚀侵害,使泵的部件受到损害,甚至漏失或卡泵、杆断脱,使油井减产甚至停泵。因此,必须及时检泵,更换封隔器、换泵处理故障,以维护抽油井的正常生产。建立和实行井下作业监督制度,对检泵作业进行全过程监督,有利于提高检泵的施工质量,有效控制检泵作业施工成本。     

曙1-29号站火驱油井尾气对标管理的应用及效果分析

通过根据不同生产阶段油井的尾气量、沉没度等生产特点,制定了相应的配套井下工艺设计、生产参数和地面工艺优化三项生产管理对策。结合油井尾气对标管理标准,对以往发生过气锁的油井采取地面尾气量控制措施,有效防止了尾气量过高造成油井气锁现象的发生。实现了油井平稳生产,措施阶段累计增液463.9t,累计增油238.1t。     

抽油井管杆偏磨影响因素及防治方法研究

影响抽油井管杆偏磨的因素主要有井斜角、全角变化率、井深轨迹剖面、中和点的位置以及地层的蠕动、油套管的变形、流体性质、井下工况等都会引起和加剧油管杆的偏磨。抽油井管杆偏磨要从油井的开钻开始油井投产之前根据设计软件以及相关的参数要求对下井杆柱组合进行优化设计,从源头上杜绝偏磨现象的发生。其次是使用对油杆扶正器、多功能悬绳器,油井使用防磨旋转井口等工艺技术。     

浅谈如何做好抽油井盘根防漏的治理

油田生产中抽油井盘根泄露是一个普遍存在的现象,为了有效治理盘根漏油出现的问题,本文从分析漏油原因入手,设计了一种新型的抽油井盘根,并介绍了其特点和使局限性,随后对其经济效益进行了定性、定量分析并分析了其社会效益,最终表明符合此结构、特点和性能的抽油井盘根能对井口漏油现象起到重要作用。     

基于迁移学习工况划分的裂解炉收率PSO-LS-SVM建模

乙烯裂解炉收率的实时预测对于生产的先进控制及节能降耗具有重要意义。实际生产过程中,不同工况的收率具有较大差别,采用单一工况、单一模型无法满足生产需要。考虑到裂解炉不同运行过程中的相似性,同时为了减小建模过程中典型样本的采集成本,有效利用历史数据,辅以迁移学习算法实现工况的高精度划分。不同工况采用泛化能力强、训练速度高的最小二乘支持向量机建模,并利用粒子群算法对LS-SVM的参数寻优,进一步提高模型精度,从而实现了多工况、多模型的高精度收率预测。基于某乙烯厂现场数据的实验结果表明,多工况、多模型的预测效果更准确合理,PSO优化LS-SVM建立的裂解炉收率模型预测精度更高,趋势跟踪性能良好。     

基于迁移学习工况划分的裂解炉收率PSO-LS-SVM建模

乙烯裂解炉收率的实时预测对于生产的先进控制及节能降耗具有重要意义。实际生产过程中,不同工况的收率具有较大差别,采用单一工况、单一模型无法满足生产需要。考虑到裂解炉不同运行过程中的相似性,同时为了减小建模过程中典型样本的采集成本,有效利用历史数据,辅以迁移学习算法实现工况的高精度划分。不同工况采用泛化能力强、训练速度高的最小二乘支持向量机建模,并利用粒子群算法对LS-SVM的参数寻优,进一步提高模型精度,从而实现了多工况、多模型的高精度收率预测。基于某乙烯厂现场数据的实验结果表明,多工况、多模型的预测效果更准确合理,PSO优化LS-SVM建立的裂解炉收率模型预测精度更高,趋势跟踪性能良好。     

基于自动谱聚类与多极端学习机模型的油井油液含水率软测量

油井油液的含水率是石油生产中的一个重要参数,及时、准确的测量对提高采油生产效率具有重要的意义。针对传统人工测量所存在的不足,引入软测量技术,建立基于自动谱聚类与多极端学习机（automatic spectral clustering-multiple extreme learning machines, ASC-MELM）的软测量模型。提出一种自动谱聚类（spectral clustering, SC）算法,由改进的萤火虫算法（firefly algorithm, FA）对聚类数目和尺度参数进行优化选取,所提出的改进萤火虫算法（improved firefly algorithm, IFA）采用以一定概率跳出当前解的机制,避免传统FA过早陷入局部最优解的不足;对聚类后的不同训练子集,分别由极端学习机（extreme learning machine, ELM）建立子模型,由IFA对其中的隐含层输入权值、隐含层神经元的偏置和隐含层节点个数进行优化选取;最后,将多个子模型的结果取加权平均值输出。由国内某油田作业区一口生产井进行实例验证,结果表明所提出方法具有较高的预测精度,对于实现油井油液含水率的软测量是合理有效的。     

井下作业修井技术及工艺优化策略

为了满足不断增长的石油需求,我国加快了石油生产的步伐,油井面对的工作负荷越来越高。这造成油井故障较多,不仅造成生产无法正常进行,还带来了安全生产隐患。井下修井作业是恢复油井生产的重要方法之一,为了进一步提升井下修井作业的效率,通过对井下作业修井技术及工艺优化策略进行探讨,促进我国石油事业的发展。