數(shù)字化油田的高速發(fā)展,使得油井設(shè)備數(shù)據(jù)的采集、檢測(cè)、診斷正向智能化和數(shù)字化方向發(fā)展。對(duì)國(guó)內(nèi)某采油廠進(jìn)行調(diào)研發(fā)現(xiàn),當(dāng)前油井工況異常診斷方法單一,導(dǎo)致診斷結(jié)果準(zhǔn)確率低。診斷過(guò)程中單純利用電參數(shù)據(jù)導(dǎo)致診斷結(jié)果不具有代表性;單純利用示功圖進(jìn)行工況診斷,測(cè)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(zhǔn)確率成為油田開(kāi)發(fā)的迫切需求。因此本文提出了基于實(shí)時(shí)電參的油井工況異常診斷方法研究,結(jié)合電參與示功圖對(duì)油井工況進(jìn)行診斷并對(duì)其進(jìn)行實(shí)例化設(shè)計(jì)。首先,設(shè)計(jì)油井工況異常診斷模型。深入分析實(shí)時(shí)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(yù)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(shè)計(jì)思路;設(shè)計(jì)油井工況異常診斷模型,并分析其工作機(jī)制。其次,深入分析油井工況異常診斷模型的組成模塊。設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)采集與傳輸模型,研究了傳輸過(guò)程中涉及的硬件技術(shù)、設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)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(shí),選定非線性回歸方法作為挖掘技術(shù),設(shè)計(jì)了油井工況異常預(yù)警模型。最后,設(shè)計(jì)油井工況異常診斷系統(tǒng)并驗(yàn)證應(yīng)用效果。以油井工況異常診斷模型為理論指導(dǎo),設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)油井工況異常診斷系統(tǒng),將其應(yīng)用在大慶市某采油廠的工況預(yù)警作業(yè)中,達(dá)到提高油井工況診斷準(zhǔn)確率,降低異常漏失的目的。研究結(jié)果表明,油井工況異常診斷模型的設(shè)計(jì)能夠真實(shí)有效的提高預(yù)警準(zhǔn)確率,提高工作人員的工作效率。同時(shí),該方法為處理油井工況異常診斷提供了一種新思路。
【學(xué)位單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)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�。哼x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(yù)處理：對(duì)選取的數(shù)據(jù)進(jìn)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(yù)處理后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的形式。式挖掘：選取適當(dāng)?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(dá)成用戶可理解與使用的形式。井工況異常診斷模型設(shè)計(jì)井工況異常診斷工作流程對(duì)現(xiàn)有油井工況異常診斷的應(yīng)用分析，結(jié)合油井工況異常診斷業(yè)務(wù)處實(shí)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(gè)部分。，分析異常診斷對(duì)象的業(yè)務(wù)屬性，包括參數(shù)類型、所屬單元等信息：

東北石油大學(xué)工程碩士專業(yè)學(xué)位論文8圖 2.2 診斷流程圖2.2.2 模型設(shè)計(jì)思路當(dāng)前人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用不斷深入。傳統(tǒng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)手段和異常診斷模式己無(wú)法滿足油井工況異常診斷的復(fù)雜性、多樣性的需要。因此，在深入研究人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)建模方法和數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ)上，提出油井工況異常診斷模型，實(shí)現(xiàn)油井電參動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的集成管理、異常模式的提取和診斷預(yù)警應(yīng)用過(guò)程。油井工況異常診斷模型的設(shè)計(jì)思路如下：1.分析油井工況異常診斷的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，結(jié)合調(diào)研現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際油井工況異常診斷

東北石油大學(xué)工程碩士專業(yè)學(xué)位論文方法存在的不足，總結(jié)基于實(shí)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(shè)計(jì)油井工況異常診斷模型。3.針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)傳輸情況，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)集成模塊，實(shí)現(xiàn)電參數(shù)據(jù)與示功圖數(shù)據(jù)的無(wú)線實(shí)時(shí)采集與存儲(chǔ)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(shí)。5.設(shè)計(jì)油井工況異常預(yù)警模型以模式知識(shí)為支撐，診斷油井工況，實(shí)現(xiàn)油井工況的預(yù)警、報(bào)警。6.設(shè)計(jì)油井工況異常診斷系統(tǒng)，驗(yàn)證工況異常診斷模型設(shè)計(jì)的可行性與準(zhǔn)確率。2.2.3 模型框架結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)根據(jù)油井工況異常診斷工作流程與設(shè)計(jì)思路，設(shè)計(jì)油井工況異常診斷模型框架結(jié)構(gòu)，如圖 2.3 所示，整體框架模型包含數(shù)據(jù)層、服務(wù)層和應(yīng)用層。對(duì)模型各層描述如下

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本文編號(hào)：2812053