本文選題：預(yù)警　切入點(diǎn)：改進(jìn)k-均值　出處：《東北石油大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：目前,我國(guó)大部分油田已經(jīng)開(kāi)采到中后期階段,開(kāi)采過(guò)程中經(jīng)常出現(xiàn)機(jī)泵斷脫、管線穿孔、電箱故障等事故造成油井關(guān)井停產(chǎn),從而導(dǎo)致石油產(chǎn)量趨于不穩(wěn)定狀態(tài)。針對(duì)上述問(wèn)題,開(kāi)發(fā)油田異常井預(yù)警系統(tǒng),系統(tǒng)在異常發(fā)生初期及時(shí)給出預(yù)警信息,以便提前采取有效防范措施,避免事故發(fā)生造成不必要的損失,確保產(chǎn)量穩(wěn)定。常用油田預(yù)警方法絕大部分是采用單獨(dú)指標(biāo)判別方法或利用單一預(yù)警模型進(jìn)行預(yù)警,這就容易造成預(yù)警結(jié)果準(zhǔn)確度低、預(yù)警結(jié)果錯(cuò)誤的情況發(fā)生。針對(duì)這些問(wèn)題,本文提出了基于支持向量回歸機(jī)的油田異常井預(yù)警模型,模型利用組合預(yù)警的方法,主要分為三個(gè)部分,首先,對(duì)油井異常中的參數(shù)進(jìn)行選擇和處理,再對(duì)所得參數(shù)下的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作;然后,利用改進(jìn)k-均值算法對(duì)預(yù)處理后數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,形成井況正常、井況預(yù)警和井況已異常三種聚類數(shù)據(jù);最后,采用支持向量回歸機(jī)算法,使用基于網(wǎng)格搜索的交叉驗(yàn)證法優(yōu)化支持向量回歸機(jī)的參數(shù),并確定處理邊緣數(shù)據(jù)后的井況預(yù)警聚類數(shù)據(jù),建立基于支持向量回歸機(jī)的油田異常井預(yù)警模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)油田異常井的預(yù)警分析。在基于支持向量回歸機(jī)的油田異常井預(yù)警模型的基礎(chǔ)上,開(kāi)發(fā)了油田異常井預(yù)警系統(tǒng)。對(duì)油田異常井預(yù)警系統(tǒng)開(kāi)發(fā)過(guò)程中所涉及的方法進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計(jì),以某采油廠已有遺產(chǎn)數(shù)據(jù)為樣本實(shí)例驗(yàn)證了本課題提出的模型相較于已有預(yù)警方法預(yù)警準(zhǔn)確率有所提高,基于模型所開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)也具有良好的應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:At present, most oil fields in our country have been exploited to the middle and late stage. During the process of exploitation, accidents such as machine pump breaking, pipeline perforation, electric box failure, etc., often result in shut down of oil wells. Therefore, the oil production tends to be unstable. In view of the above problems, the early warning system of abnormal wells in oil fields is developed, and the early warning information is given in time in order to take effective preventive measures in advance. To avoid unnecessary loss caused by accidents and to ensure the stability of production, most of the commonly used early warning methods for oil fields are to use single index discriminant method or single early-warning model for early warning, which can easily lead to low accuracy of early warning results. In view of these problems, this paper puts forward an oilfield abnormal well warning model based on support vector regression machine. The model is mainly divided into three parts by using the method of combination early warning. The parameters of oil well anomalies are selected and processed, and then the data under the parameters are preprocessed. Then, the improved k-means algorithm is used to cluster the pretreated data, and the well condition is normal. Finally, support vector regression algorithm is used to optimize the parameters of support vector regression machine, which is based on cross validation method based on grid search. After processing edge data, the well condition early warning clustering data is determined, and an oilfield abnormal well warning model based on support vector regression machine is established. Based on the prediction model of abnormal wells based on support vector regression machine, The early warning system for abnormal wells in oil fields is developed. The methods involved in the development of abnormal wells in oil fields are designed in detail. Taking the existing heritage data of an oil extraction plant as an example, it is verified that the proposed model is more accurate than the existing early warning method, and the system based on the model has good application value.
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TE38

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