在石油开采生产中,有杆泵采油系统是世界上最普遍的油井采油方法,而油井示功图可以反映抽油机井抽油泵工作状况好坏。通过分析油井的示功图可以有效地监测抽油机井的工作状态。传统的示功图人工分析法不仅会投入大量的人工成本,还会浪费很多时间。因此基于示功图的油井工况诊断是数字智慧化油田中一项重要研究内容,必须及时对示功图信息进行收集与分析,准确掌握油井的日常工作状态。卷积神经网络具有自学习功能和联想存储功能,常用于图像分类识别问题,同样地可以应用在油井示功图的分类识别问题上,进而实现油井工况实时诊断。本论文《基于神经网络与示功图的油井综合分析系统研究》是作者在延长油田采油三厂智慧油田项目中实施的一个子项目。本文以卷积神经网络理论为基础,以典型的故障示功图为研究对象,提出一种改进的VGG16模型以便实现油气井生产管理对示功图识别速度的要求,最终设计并实现了一个基于卷积神经网络且具有一定实时功能的油井综合诊断系统,具体内容如下:（1）根据示功图识别技术的理论和发展,对比理论示功图后重点分析了典型故障示功图的图形特征和形成原因。（2）详细探讨了三种典型的卷积神经网络结构。针对示功图分析要求的实时性特点,重点分析了VGG16网络模型,针对其参数量大导致的识别时间较长的问题,提出了一种改进的VGG16网络模型,并评估了这些网络模型在故障诊断中的应用效果。（3）在系统需求分析的基础上,使用C#语言设计并实现了一个油井综合诊断系统。整个系统具有示功图的查询和下载功能、工况诊断功能和识别图像管理功能。经过测试和对结果的综合分析,本系统在要求的时间内,根据油井示功图对故障进行识别有较高的准确率,达到了系统设计目标。实验结果表明,改进的VGG16网络模型具有运算快、收敛快、识别快的特点,而且在示功图实时分类的要求下有更高的识别准确率。快速地识别油井故障,这对提高出油效率,增进油田效益有着至关重要的作用。