【摘要】：實(shí)現(xiàn)對(duì)井下工況的預(yù)測(cè)是及時(shí)掌握抽油井生產(chǎn)狀態(tài)的有效方法,對(duì)提高油井生產(chǎn)效率和降低維護(hù)成本具有十分重要的意義。采用混沌理論實(shí)現(xiàn)抽油井井下工況的短期預(yù)測(cè),首先將所提取的示功圖的不變曲線矩特征向量作為預(yù)測(cè)變量,在證明其數(shù)據(jù)序列具有混沌特性后,由核極限學(xué)習(xí)機(jī)(kernel extreme learning machine,ELM)建立混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型,對(duì)其中的幾個(gè)不確定參數(shù)采用改進(jìn)的果蠅優(yōu)化算法(improved fruit fly optimization algorithm,IFOA)進(jìn)行優(yōu)化選取,IFOA采用全局群體多樣進(jìn)化和局部個(gè)體隨機(jī)變異的策略,最后,對(duì)模型所預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行物元分析(matter-element analysis,MEA),診斷其屬于哪種故障類型。由某油田作業(yè)區(qū)的兩口生產(chǎn)井進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證,結(jié)果表明所提出的IFOA-KELM-MEA預(yù)測(cè)模型是合理有效的。
[Abstract]:To realize the prediction of downhole working conditions is an effective method to grasp the production state of pumping wells in time. It is of great significance to improve the production efficiency and reduce the maintenance cost of oil wells. Using chaos theory to realize short-term prediction of downhole working conditions of pumping wells, the moment characteristic vector of invariant curve of the extracted indicator diagram is first taken as the prediction variable. After proving that its data sequence has chaotic characteristics, the kernel limit learning machine (kernel extreme learning machine,) is developed. ELM) established a chaotic time series prediction model, selected several uncertain parameters by the improved Drosophila optimization algorithm (improved fruit fly optimization algorithm,IFOA), and IFOA adopted the strategy of global population diversity evolution and local individual random variation. Finally, matter-element analysis (matter-element analysis,MEA) is carried out to diagnose the fault types of the predicted results. The results of two production wells in an oil field show that the proposed IFOA-KELM-MEA prediction model is reasonable and effective.
【作者單位】： 渤海大學(xué)工學(xué)院;遼河油田分公司錦州采油廠采油作業(yè)五區(qū);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61403040)~~
【分類號(hào)】：TE933.1

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本文編號(hào)：2369717