【摘 要】
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石油作为国民经济的支柱产业,对我国经济和社会的发展至关重要。由于我国大多数油田已进入开发中后期,使诸多抽油机的工作状态与油井特性不匹配,“非满抽”甚至“空抽”的现象时有发生,导致电能的严重浪费。为此,本文以降低油井开采成本、实现单井经济效益最大化为目标,研究油井与抽油机的匹配状态,构建抽油节能算法。本文通过分析抽油机功率与抽油量关系,结合影响油井经济效益的相关因素,构建了沉没度与最佳转速匹配模型。
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划项目,面向抽油机节能的抽油优化控制方法研究（编号:2019JM-174）；
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石油作为国民经济的支柱产业,对我国经济和社会的发展至关重要。由于我国大多数油田已进入开发中后期,使诸多抽油机的工作状态与油井特性不匹配,“非满抽”甚至“空抽”的现象时有发生,导致电能的严重浪费。为此,本文以降低油井开采成本、实现单井经济效益最大化为目标,研究油井与抽油机的匹配状态,构建抽油节能算法。本文通过分析抽油机功率与抽油量关系,结合影响油井经济效益的相关因素,构建了沉没度与最佳转速匹配模型。在此基础上,利用卡尔曼滤波（KF）对单井参数数据进行了降噪处理,结合BP神经网络进行了KF-BP协同算法设计,使匹配模型更好地应用于实际油井作业生产中。本文研究的主要内容如下:（1）对游梁式抽油机进行受力分析,推导出抽油机功率与抽油量关系;研究影响单井经济效益的相关因素,获得单井经济效益关系;在此基础上,结合平均泵效与平均沉没度关系,构建沉没度与最佳转速匹配模型,并采用超定方程法对模型部分参数进行求解分析。（2）对油田生产中系统变化具有线性特征的参数数据进行KF降噪处理,进而对不同激活函数与隐含层节点的网络结构进行组合训练,对比误差结果,确定最优BP神经网络结构,设计KF-BP神经网络协同算法,为匹配模型提供单井校正参数。（3）通过仿真实验对KF-BP神经网络协同算法进行测试,并对应用前、后该算法的匹配模型最佳转速值进行比较与分析。算法测试与结果分析表明,本文所设计的KF-BP神经网络协同算法,可以为沉没度与最佳转速匹配模型提供有效完整的参数数据,从而获得准确的抽油机最佳转速值,使单井经济效益达到最大化。该算法可为油田成本控制、提高机井工作效率提供新的思路。
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