【摘 要】
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为了解决抽油机井系统效率影响因素复杂大量,且目前油田积累数据过多,传统方法无法对系统效率进行深度分析的问题.基于大数据挖掘技术对某区块抽油机系统效率影响因素进行了
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“能源与水纽带关系及高效绿色利用关键技术”(2016YFE0102400)
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为了解决抽油机井系统效率影响因素复杂大量,且目前油田积累数据过多,传统方法无法对系统效率进行深度分析的问题.基于大数据挖掘技术对某区块抽油机系统效率影响因素进行了深度挖掘分析.采用Lasso-Lars算法对系统效率影响因素进行筛选,并通过十折交叉验证确保了可信度,最终确定了包括日产液量、泵效、含水、电机功率等22个重要影响因素.通过计算系统效率和影响因素的相关系数,将因素按对系统效率影响大小排序,其中日产液量和泵效影响更为明显.通过分析单井和区块的日产液量和系统效率的关系,得知系统效率随着日产液量的增加而增加.采用回归分析方法确定了沉没度最优的选择范围为379～527m,为提高抽油机系统效率提供了更多的可用信息.
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