數(shù)字化油田的高速發(fā)展,使得油井設備數(shù)據(jù)的采集、檢測、診斷正向智能化和數(shù)字化方向發(fā)展。對國內(nèi)某采油廠進行調(diào)研發(fā)現(xiàn),當前油井工況異常診斷方法單一,導致診斷結果準確率低。診斷過程中單純利用電參數(shù)據(jù)導致診斷結果不具有代表性;單純利用示功圖進行工況診斷,測量成本高,且易出現(xiàn)示功圖漏失。因此如何提高油井工況診斷的準確率成為油田開發(fā)的迫切需求。因此本文提出了基于實時電參的油井工況異常診斷方法研究,結合電參與示功圖對油井工況進行診斷并對其進行實例化設計。首先,設計油井工況異常診斷模型。深入分析實時電參與示功圖的工況診斷方法,明確油井工況異常診斷的組成模塊,包括數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)集成模塊、模式提取與管理模塊及油井工況異常預警模塊;分析油井工況異常診斷的工作流程,明確油井工況異常診斷模型的設計思路;設計油井工況異常診斷模型,并分析其工作機制。其次,深入分析油井工況異常診斷模型的組成模塊。設計了數(shù)據(jù)采集與傳輸模型,研究了傳輸過程中涉及的硬件技術、設計了數(shù)據(jù)的存儲方式;研究了電參與示功圖模式提取與管理的方法;基于異常模式知識,選定非線性回歸方法作為挖掘技術,設計了油井工況異常預警模型。最后,設計油井工況異常診斷系統(tǒng)并驗證應用效果。以油井工況異常診斷模型為理論指導,設計并開發(fā)油井工況異常診斷系統(tǒng),將其應用在大慶市某采油廠的工況預警作業(yè)中,達到提高油井工況診斷準確率,降低異常漏失的目的。研究結果表明,油井工況異常診斷模型的設計能夠真實有效的提高預警準確率,提高工作人員的工作效率。同時,該方法為處理油井工況異常診斷提供了一種新思路。
【學位單位】：東北石油大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TE93
【部分圖文】：

圖 2.1 工況異常模式挖掘流程據(jù)選取：選取歷史電參數(shù)據(jù)與示功圖數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)支撐。據(jù)預處理：對選取的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，刪除冗余和不一致的數(shù)據(jù)，據(jù)整合：將預處理后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合進行數(shù)據(jù)挖掘的形式。式挖掘：選取適當?shù)乃惴�，挖掘電參與示功圖工況異常模式，作為異果解釋：將發(fā)現(xiàn)的模式表達成用戶可理解與使用的形式。井工況異常診斷模型設計井工況異常診斷工作流程對現(xiàn)有油井工況異常診斷的應用分析，結合油井工況異常診斷業(yè)務處實施電參與示功圖的油井工況異常診斷流程如圖 2.2 所示，油井工況分類選擇和模式推理匹配兩個部分。，分析異常診斷對象的業(yè)務屬性，包括參數(shù)類型、所屬單元等信息：

東北石油大學工程碩士專業(yè)學位論文8圖 2.2 診斷流程圖2.2.2 模型設計思路當前人工智能在各領域的應用不斷深入。傳統(tǒng)應用開發(fā)手段和異常診斷模式己無法滿足油井工況異常診斷的復雜性、多樣性的需要。因此，在深入研究人工智能技術、數(shù)據(jù)建模方法和數(shù)據(jù)挖掘理論基礎上，提出油井工況異常診斷模型，實現(xiàn)油井電參動態(tài)數(shù)據(jù)的集成管理、異常模式的提取和診斷預警應用過程。油井工況異常診斷模型的設計思路如下：1.分析油井工況異常診斷的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，結合調(diào)研現(xiàn)場實際油井工況異常診斷

東北石油大學工程碩士專業(yè)學位論文方法存在的不足，總結基于實施電參的油井工況異常診斷的工作流程。2.以油井工況異常診斷的工作流程為依托，設計油井工況異常診斷模型。3.針對現(xiàn)場數(shù)據(jù)傳輸情況，設計數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)集成模塊，實現(xiàn)電參數(shù)據(jù)與示功圖數(shù)據(jù)的無線實時采集與存儲管理。4.研究油井電參與示功圖的模式提取方法，提取油井電參與示功圖的異常模式，作為診斷的知識。5.設計油井工況異常預警模型以模式知識為支撐，診斷油井工況，實現(xiàn)油井工況的預警、報警。6.設計油井工況異常診斷系統(tǒng)，驗證工況異常診斷模型設計的可行性與準確率。2.2.3 模型框架結構設計根據(jù)油井工況異常診斷工作流程與設計思路，設計油井工況異常診斷模型框架結構，如圖 2.3 所示，整體框架模型包含數(shù)據(jù)層、服務層和應用層。對模型各層描述如下

【參考文獻】

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本文編號：2812053