基于神经网络的示功图液量测量技术的研究与应用

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地面设施优化简化是油田降本增效的重要举措,而功图量油技术则是其中关键一环。本文在对冀东油田陆上油田作业区的部分抽油机井产液量进行长期跟踪研究的基础上,详细调研分析了其它功图量油技术的优缺点,对现用软件进行了研发和升级,完善了故障功图样本库,增加了故障诊断等技术手段,并结合大数据分析,设计开发了一套基于神经网络的示功图量液与工况诊断软件模块。对陆上油田作业区的50口油井进行应用试验,结果表明,液量误差在20%以内的油井43口,单井液量符合率达到86%,满足自动化管理要求。
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