石油是我国的基础产业之一,在国民经济发展中占据着非常重要的地位。随着油田的不断开发,我国大多数陆地油井已处于低渗透或超低渗透状态,抽油机工作状态与油井特性不匹配产生了“非满抽”或“空抽”现象,导致电能浪费严重。因此,降低不必要的电能损耗、增加产油量,进而提高油田生产效益对提升我国油田国际竞争力具有重要意义。本文通过对油田油井抽油过程收益影响因素的研究与分析,提出了一种融合BP神经网络的抽油节能算法。首先,从影响油井收益的产油量、原油价格和用电成本等因素出发建立单井效益模型,设计抽油节能算法,包括预测试抽油算法、第一次和第二次测试抽油算法、平均功率-产液量算法、时间-电价匹配算法、连续抽油节能算法和最佳停抽时长算法。然后,应用这些算法收集相关数据作为神经网络训练集,运用BP神经网络良好的自学习能力设计融合BP神经网络的抽油节能算法。其次,使用KeilμVision5作为算法开发平台,通过实验对比选择最佳隐含层神经元节点数和激活函数构建神经网络。最后,将算法植入ARM Cortex-M3开发板,构建实验环境进行测试,预测最佳转速、间停时长和产液量。实验结果表明,本文所提出的融合BP神经网络的抽油节能算法有效提高了抽油机工作状态与油井特性的匹配度,降低了不必要的电能损耗,实现了油田生产的高产高效。