【摘 要】
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当前,国内抽油机井的系统效率平均26%-28%,其采油能耗中约70%是做无用功。如何对抽油机井生产状况的评价进行量化,以及根据评价结果对抽油机进行节能增产优化是目前油田研究的一项重要内容。随着数字化油田的发展,井上、井下都布置了监测装置,对许多工况参数进行了离线或在线监测,并通过无线通信把这些监测数据传送到监控中心;油田企业在长期的采油过程中积累了丰富详实的油井生产工况和能耗数据,而这些数据拥有巨
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当前,国内抽油机井的系统效率平均26%-28%,其采油能耗中约70%是做无用功。如何对抽油机井生产状况的评价进行量化,以及根据评价结果对抽油机进行节能增产优化是目前油田研究的一项重要内容。随着数字化油田的发展,井上、井下都布置了监测装置,对许多工况参数进行了离线或在线监测,并通过无线通信把这些监测数据传送到监控中心;油田企业在长期的采油过程中积累了丰富详实的油井生产工况和能耗数据,而这些数据拥有巨大的利用潜力。本文充分利用这些隐含着潜在信息的生产数据,以能耗、系统效率、检泵周期为评价指标,建立了各评价指标的等级界限模型以及基于模糊评判的综合评价模型,对抽油机井生产状况进行单项评价和综合评价;基于数据挖掘方法的比较研究,选择扩展Kalman算法和神经网络算法相结合的方法,建立了基于扩展Kalman神经网络的抽油机井生产动态模拟模型,并利用快速非支配排序遗传算法,建立了基于NSGA-II的抽油机井生产系统多目标优化模型,其Pareto解集可能包含多个优化方案;为解决多个优化方案的决策问题,采用有序加权平均算法,建立了基于OWA算子的Pareto决策模型,以确定抽油机井生产参数最优解,获得最优方案。基于上述理论与方法,使用Windows环境下的Matlab及VB.NET程序语言,研发了“基于数据挖掘的抽油机井综合评价与实时优化”软件,通过某油田X管理区共55口抽油机井进行生产状况的综合评价,其中11口具有节能、增产潜力,平均降耗率为33.93%,平均系统效率为22.46%,平均综合评价得分为48.30;基于扩展Kalman神经网络的抽油机井生产动态模拟模型经55口的检验,耗电量平均误差为2.13%,产油量的平均误差为4.78%;对具有节能、增产潜力的11口井进行优化后,单井耗电量平均降低了34.13%,单井产油量平均提高了11.95%,表明该方法是有效、可行的,能够为抽油机井实时评价与优化提供支持,提升油井生产综合效益。
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