基于大数据的油气集输系统生产能耗时序预测模型

针对集输系统组成关系多、系统行为复杂、子系统之间以及系统与环境之间的关联程度高、耦合性强、易产生故障和能耗高等特点,基于油气集输生产过程中积累的温度、压力、流量、设备工作制度、能耗等海量数据,建立了集输数据粒度模型,实现了基于热能利用率、单位液量能耗等多目标、多变量时序的集输系统生产能耗预测。针对不同时间粒度（如日、月、年等）、不同空间粒度（如井组、区块、油田等）、不同集输方式粒度（如单相输、油-气-水混输）,建立了多变量时序混沌能耗预测模型;构造了粒关联规则模式挖掘算法。以大港油田A集输系统为例,研究了集输生产系统的能耗因素粒之间的关联关系;预测了集输生产参数调整对系统未来能耗变化,获得集输系统效率和能耗的预警。