随着油田生产开发的不断深入,聚驱采油技术的规模逐年扩大。注聚采油井是聚驱原油生产的最基本单元,其运转情况的监控是油田安全稳产关注的重点,尤其是“在发生异常后,如何快速、准确的诊断故障原因”更是备受生产管理部门的高端关注。相比其他类型采油井,聚采井结构更加复杂、生产工艺繁琐,使得在诊断聚采井生产故障原因时需要考虑的因素更多,诊断难度极高。目前,基于油田生产数据的智能化分析和诊断故障的方法较为有效,但存在故障发生模式挖掘结果不准确、模糊和不确定性推理困难、异常数据环境适应能力差等问题,使得故障诊断率低、误诊漏诊时有发生。因此,研究高效、准确的聚采井生产故障动态智能诊断方法成为缓解聚驱原油开采矛盾、提高三次采油精细开发管理水平的迫切需要。近年来,深度学习技术得到快速发展,其在特征数量多、敏感度较低、数据类型复杂的环境下表现出极强的模式挖掘能力,并在图像识别、语音识别等领域得到广泛应用;与此同时,随着知识工程体系的不断完善,模糊推理和不确定推理方法日渐成熟。鉴于此,本文在剖析现有方法存在的问题后,深入分析聚采井自身结构、生产工艺和表征数据的特点,提出基于深度学习的聚采井生产故障动态智能诊断方法。主要研究内容如下描述。1.整体模型设计:从业务视角和数据角度分析了聚采井生产故障的成因、分类和数据变化特点,归纳了聚采井生产故障的一般诊断机制,总结了聚采井生产故障诊断的智能化工作流程,构建基于深度学习的聚采井生产故障诊断模型,并分析了模型中待解决的关键问题。2.针对关键问题展开分项研究。（1）针对表征故障因素多、诊断难度高、模式挖掘结果不准确的问题,本文遵循―数据-样本-算法‖的研究范式:首先,收集能够用于表征和描述聚采井生产故障发生特点的油田生产数据（简称:聚采井生产故障诊断数据）,深入分析了其结构、内联关系和变化规律;其次,构建了聚采井生产故障诊断样本模型,提出数据集成与整合方法;第三,以深度学习中的卷积神经网络方法为基础,引入长短期记忆网络以提高时序化数据挖掘能力,最终设计了基于CNN-BLSTM的聚采井生产故障发生模式挖掘算法;最后,通过设计一系列对比实验验证其在表达能力、运行速度等方面的明显优势。（2）针对知识推理的不确定性和模糊性问题,本文提出了聚采井生产故障智能推理与动态诊断机制:首先,采用―三元组‖结构给出知识的抽象表达方式,将知识拆解为元概念,并分别采用面向对象的OOP结构和框架结构表述知识适用范围和故障发生模式;其次,给出知识的表示模型和知识库的实体结构,设计了智能诊断与推理机制;第三,采用论据累计的贝叶斯计算方法,用于解决知识推理的不确定性;第四,针对知识表达的模糊性,设计了基于语义限制的模糊度计算方法;最后,设计实验验证了本文所述机制的有效性。（3）在完成理论方法研究后,针对油田生产数据自身存在异常的客观事实,采取―降低数据影响而非修正数据‖的研究思路,研究异常数据环境下的数据处理方法:首先,分析数据异常的成因和分类,确定了缺失数据的范围和严重影响故障诊断的数据错误类型;其次,采用马尔科夫链模型修复缺失的时序化数据,并针对不同缺失程度提出一阶MCM和高阶MCM方法;第三,针对IPR产能曲线对故障诊断过程的影响,提出一种多点产能计算方法,并以此为基础进一步提出了基于MCC的IPR曲线修正方法;最后,通过人为构建异常数据环境,分别对数据缺失和数据错误的处理方法进行实验,验证了方法的有效性。3.聚采井生产故障动态智能诊断系统研发。以聚采井生产故障动态智能诊断为应用背景,以PMP-DL模型为基础,以提高聚驱生产管理部门在实时动态分析、故障诊断等方面的智能化水平为目的,设计并开发―三次采油生产开发及异常诊断管理平台‖。详细描述了平台概况、总体设计、关键技术等内容,并通过真实环境下实际数据测试和分析,进一步论证了本文所提出方法的有效性。研究结果表明,基于深度学习的聚采井生产故障动态智能诊断方法能够较好的解决当前诊断注聚驱生产井故障所面临的问题。与此同时,通过延展性研究和分析,该方法也可用于处理油田其他类型生产井,并可以为其他工业领域的相关问题研究提供了一种新的思路。