【摘 要】
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针对目前油田现场电潜泵井工况诊断方式一般为人工诊断,存在工作技术性强,依赖技术人员的经验和方法,诊断效率和精度较低,且工作量大等缺陷的问题,以油田现场采集的电流卡片
【机 构】
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中国石油大学胜利学院油气工程学院,东营职业学院石油装备与机电工程学院,东营职业学院会计学院,中国石油大学（华东）石油工程学院,中国石化河南油田分公司石油工程研究院
【基金项目】
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中国石化科技部项目(P15121)
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针对目前油田现场电潜泵井工况诊断方式一般为人工诊断,存在工作技术性强,依赖技术人员的经验和方法,诊断效率和精度较低,且工作量大等缺陷的问题,以油田现场采集的电流卡片为数据来源,形成了10种不同典型工况下的电流卡片样本库,分析每种典型工况下电流曲线的形态特征及其形成原因,统一规范并确定了5个特征参数和7个电流特征以及它们的阈值,并对每种典型工况下的电流曲线进行特征提取,从而形成了基于特征识别的电潜泵井工况智能诊断新方法,以判断油井工况故障,并提出解决措施。对油田现场6口油井的电流卡片进行工况诊断,工况诊断符合率为100%,表明所建立的诊断模型具有很好的精度,可以满足油田现场工程对诊断精度的要求,能够为油田现场的生产提供理论支持和指导。
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