根据油藏开发阶段划分标准,国内正在投产的陆上油田绝大多数已经处于开发的中晚期,进入产量递减、高含水率阶段。潜油电泵以其大排量、高扬程等独有的优势,在当前的采油企业中发挥着举足轻重、不可替代的作用。但是,在潜油电泵的运行和管理过程中存在管理粗放、分块化管理、技术更新滞后等实际问题。如何使潜油电泵高效运行、降低生产成本是目前油田生产科技工作者面临的一个重要课题。本文从潜油电泵固有特点出发,在充分研究国内外潜油电泵技术、应用及管理等经验的基础上,针对潜油电泵系统评价进行了较为系统的理论研究、算法研究和实验研究。首先,提出了潜油电泵系统综合运行评价,构建了基于数据挖掘的潜油电泵系统运行评价模型,旨在提高潜油电泵的工作效率,延长潜油电泵机组的使用寿命。潜油电泵系统运行评价由潜油电泵系统经济效益性评价、潜油电泵系统技术运行性评价和潜油电泵系统安全可靠性评价三个部分组成,通过模糊评价法构建潜油电泵系统评价综合模型。其次,提出了一种数据挖掘模型自动选择方法。该方法根据数据挖掘算法的特征与潜油电泵系统评价指标筛选的实际需求特征,在众多数据挖掘算法中选择了聚类分析法来完成潜油电泵系统评价的指标筛选功能。本文运用针对变量筛选的R型聚类分析法,创建了15项经济性评价指标、22项技术性评价指标和19项可靠性评价指标。基于层次分析法,对各层次评价指标确立了合理的权重值。再次,构建了潜油电泵系统综合评价模型。提出一种变步长LM-BP神经网络改进算法,运用该算法建立了经济性评价模型。同时,应用数据挖掘算法中的主成分分析法和经典的回归分析方法,构建了技术性评价模型。基于层次分析法和模糊评价方法,结合潜油电泵可靠性各项评价指标的权重,建立了可靠性评价模型。根据潜油电泵经济性、技术性、可靠性三部分关系矩阵以及权重向量,运用综合评价法,构建了潜油电泵系统综合评价模型。最后,对基于数据挖掘的潜油电泵运行评价进行实证分析。选择目前油田占有量较高的具有代表性的150m3/d泵做为评价实例,以B2-20-P41等10口潜油电泵井的近4年共计17220条记录、26个字段的基础数据作为评价样本。首先,分别从经济性、技术性和可靠性三方面给出了专项评价;其次,结合专项评价结果,最终给出了潜油电泵系统综合评价结果。评价结果与该井的实际经济效益、潜油泵工作效率、电泵机组可靠度等相符合。