本文關(guān)鍵詞：融合目標(biāo)優(yōu)化的抽油機(jī)間抽節(jié)能算法研究

  更多相關(guān)文章： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 間抽 節(jié)能 目標(biāo)優(yōu)化 地層滲流

【摘要】：隨著全球經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,能源節(jié)約問(wèn)題和環(huán)境保護(hù)問(wèn)題成了備受人們關(guān)注的焦點(diǎn),節(jié)能低碳也已成為21世紀(jì)的發(fā)展主題之一。石油行業(yè)作為我國(guó)的傳統(tǒng)行業(yè),是一項(xiàng)能源消耗巨大的基礎(chǔ)工業(yè)。在整個(gè)油田的生產(chǎn)成本中,耗電量所占比例達(dá)40%左右,而抽油機(jī)年耗電量占油田年耗電量的20%~30%,因此提高抽油機(jī)的用電效率、節(jié)約電能對(duì)于油田開(kāi)發(fā)具有重大意義。該選題針對(duì)低滲透油田生產(chǎn)中能源消耗大的問(wèn)題,以節(jié)能降耗增加效益為目標(biāo),通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀以及研究成果進(jìn)行分析,提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的優(yōu)化節(jié)能算法和基于模型分析的優(yōu)化節(jié)能算法�；谏窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的優(yōu)化節(jié)能算法,通過(guò)對(duì)實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,找出影響油田生產(chǎn)的主要因素。對(duì)主要影響因素進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)采集,然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)未來(lái)的產(chǎn)液量,通過(guò)預(yù)測(cè)產(chǎn)液量與標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)液量的實(shí)際比對(duì)來(lái)調(diào)整抽油機(jī)的開(kāi)機(jī)生產(chǎn)時(shí)間,以此來(lái)保證抽油機(jī)的有效運(yùn)行,達(dá)到節(jié)能降耗的效果�；谀Ｐ头治龅膬�(yōu)化節(jié)能算法,通過(guò)對(duì)低滲透油藏的儲(chǔ)層特征以及流體的滲流特性進(jìn)行分析,研究了抽油機(jī)井生產(chǎn)中沉沒(méi)度以及井底流壓隨時(shí)間的變化特點(diǎn)。根據(jù)抽油泵運(yùn)行過(guò)程中沉沒(méi)度及井底流壓變化與電容器放電過(guò)程中電壓變化的相似性,確立了抽油機(jī)井抽油過(guò)程中沉沒(méi)度以及井底流壓變化的數(shù)學(xué)模型,進(jìn)而根據(jù)該數(shù)學(xué)模型以及沃格爾方程,導(dǎo)出地層滲流流量隨時(shí)間的變化關(guān)系。引入效益分析函數(shù),結(jié)合井底流壓以及地層滲流的變化趨勢(shì),確定合理的啟停時(shí)間,使得油井實(shí)現(xiàn)高效高產(chǎn),最終達(dá)到效益的最大化。
【關(guān)鍵詞】：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 間抽 節(jié)能 目標(biāo)優(yōu)化 地層滲流
【學(xué)位授予單位】：西安石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TE933.1;TP301.6
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 研究背景8
• 1.2 研究意義8-9
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)9-13
• 1.3.1 抽油機(jī)節(jié)能研究現(xiàn)狀9-12
• 1.3.2 抽油機(jī)節(jié)能發(fā)展趨勢(shì)12-13
• 1.4 研究成果及技術(shù)路線13-14
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 低滲透油田生產(chǎn)相關(guān)概念16-37
• 2.1 儲(chǔ)層特征及相關(guān)參數(shù)16-23
• 2.2 井筒有關(guān)參數(shù)23-25
• 2.3 綜合參數(shù)25-26
• 2.4 游梁式抽油機(jī)工作原理26-35
• 2.4.1 抽油機(jī)工作原理26-31
• 2.4.2 間抽機(jī)制31-32
• 2.4.3 幾種常見(jiàn)的間抽方法32-35
• 2.5 低滲透油藏生產(chǎn)存在的問(wèn)題35-36
• 2.6 本章小結(jié)36-37
• 第三章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的優(yōu)化節(jié)能算法37-45
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)37-40
• 3.2 算法思想40
• 3.3 算法設(shè)計(jì)40-41
• 3.4 算法模擬41-42
• 3.4.1 數(shù)據(jù)采樣41
• 3.4.2 模擬仿真41-42
• 3.5 結(jié)果及分析42-44
• 3.6 本章小結(jié)44-45
• 第四章 基于模型分析的優(yōu)化節(jié)能算法45-58
• 4.1 算法思想45
• 4.2 算法設(shè)計(jì)45-49
• 4.2.1 沉沒(méi)度模型45-46
• 4.2.2 井底流壓模型46-47
• 4.2.3 地層滲流模型47-48
• 4.2.4 效益模型48-49
• 4.3 仿真模擬49-52
• 4.4 結(jié)果及效益分析52-56
• 4.5 本章小結(jié)56-58
• 第五章 結(jié)論與展望58-60
• 5.1 結(jié)論58
• 5.2 展望58-60
• 致謝60-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文65-66

【相似文獻(xiàn)】

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