為了解決抽油機井系統(tǒng)效率影響因素復雜大量,且目前油田積累數(shù)據(jù)過多,傳統(tǒng)方法無法對系統(tǒng)效率進行深度分析的問題.基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對某區(qū)塊抽油機系統(tǒng)效率影響因素進行了深度挖掘分析.采用Lasso-Lars算法對系統(tǒng)效率影響因素進行篩選,并通過十折交叉驗證確保了可信度,最終確定了包括日產(chǎn)液量、泵效、含水、電機功率等22個重要影響因素.通過計算系統(tǒng)效率和影響因素的相關(guān)系數(shù),將因素按對系統(tǒng)效率影響大小排序,其中日產(chǎn)液量和泵效影響更為明顯.通過分析單井和區(qū)塊的日產(chǎn)液量和系統(tǒng)效率的關(guān)系,得知系統(tǒng)效率隨著日產(chǎn)液量的增加而增加.采用回歸分析方法確定了沉沒度最優(yōu)的選擇范圍為379～527m,為提高抽油機系統(tǒng)效率提供了更多的可用信息.

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【部分圖文】：

圖１當前區(qū)塊上的Ｌａｓｓｏ正則化路徑??圖１為當前區(qū)塊上Ｌａｓｓｏ正則化路徑，橫坐標下方為系數(shù)向量的歸一化表示；橫坐標上??

??這里ｔ冰是調(diào)諧參數(shù)，對于所有ａ的解是幺＝拓在不損失一般性的情況下假設(shè)５?＝?〇??弁且省略??最小角回Ｂ算法（Ｌａｍ丨可有效解決Ｌａｓｓｏ的求解問題，且能夠求解并記錄正則化參數(shù)所??有可能取值下對應(yīng)的Ｌａｓｓｏ優(yōu)化問題的解，即可以求得Ｌ＿芷則化路徑，該算法是每次在??回歸殘差....

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