计算机网络的发展推动了油田智能化的进程。油井多分布于荒凉偏远地区,依靠人工的方式对抽油机运行状态进行监测比较困难且实时性较差。因此,实现采油井自动化监控已是采油井科学管理的必然趋势。示功图分析法是油井工况分析的常用方法。智慧油田数据采集与故障诊断研究与实现,设计并实现了一整套集数据采集、数据管理、故障诊断和数据展示的智能系统。本文首先对石油行业的发展现状和抽油机故障诊断研究现状进行了分析,进而表明本文所设计的智能系统对于石油生产的重要意义。然后详细介绍了系统的核心算法:基于灰度矩阵的示功图特征提取算法。从理论角度剖析了算法应用的可行性。详细阐述了算法的实现步骤以及特征提取过程中应用的算法思想。最终给出了通过算法提取的典型故障示功图各特征值,这些特征值是故障识别应用的依据。以特征提取算法为核心,设计了一套具有数据管理与故障诊断功能的软件平台。该平台应用Spring、Spring MVC、My Batis架构搭建,具备用户及权限管理、参数汇总、报表查询、曲线分析以及作业区管理等5个核心功能模块,能够满足油田生产数据自动化管理的需求。同时能够对故障进行初步的判断,对于及时了解油井工况起着重要作用。远程终端单元是软件平台的数据来源,采集数据的准确性决定算法诊断的准确性。本文介绍了远程终端单元应用程序设计。最后,针对系统中算法的执行中遇到的问题进行优化,并对软件平台和远程终端单元分别进行可用性和稳定性测试。测试结果证明,算法识别成功率较高,系统运行流畅稳定。