预测抽油井地面示功图的简便方法

在假设抽油机悬点载荷主要受抽油杆柱和液柱的重力、惯性力、摩擦力及井口回压和沉没度等影响的前提下，利用经典的简化计算公式，对上、下冲程开始阶段由于部分载荷在抽油杆柱和管柱间交替转移而引起的抽油杆柱和管柱伸缩过程中的悬点载荷送行线性加权处理，提出了一种可为抽油机动力分析提供较高精度的地面示功图的简便方法。该方法既能全面反映悬点载荷变化规律，运算工作量又小，对抽油机动力参数优化设计和抽油机选型优化设计均具有实用价值。

抽油机井地面示功图直接算产技术研究

功图量油是一种采用示功图估计油井产液量的技术,目前,主要采用有效冲程法实现。但是,有效冲程法往往存在建模复杂度高、计算速度慢等问题,因此,论文提出了一种基于循环神经网络的示功图量油方法。该方法采用循环结构提取地面示功图采样点周期序列中的时序特征,并利用深度网络挖掘其与产液量之间的非线性关系,实现了从地面示功图直接计算产液量的量油过程。试验采用全国23个地区的283口不同工况的油井功图数据进行训练和测试,所得产液量计算值的平均相对误差为8.07%,可决系数(R2)为0.94,且计算速度达毫秒级。研究结果表明,基于循环神经网络的示功图量油方法避免了井下泵示功图的转换与柱塞有效冲程的计算,具有准确性高和计算速度快等优点。

基于八链码形状匹配的抽油机井地面示功图凡尔开闭点识别

针对目前示功图凡尔开闭点识别研究局限性,结合大数据环境下抽油机井生产特点,为进一步提高示功图凡尔开闭点识别精准性和实用性,提出一种基于八链码形状匹配的抽油机井地面示功图凡尔开闭点识别方法。首先用自定义的八方向链码对预处理后的地面示功图进行轮廓提取,再建立形状匹配库,在设定的迭代次数内进行轮廓光滑和链码压缩直至形状匹配成功,最后根据匹配形状定位规则定位凡尔开闭点。应用该方法对胜利油田某区块1650个地面示功图进行凡尔开闭点识别,并将定位的凡尔开闭点运用于60口抽油机井11种工况的识别,基于所提方法的识别效果比已有的基于四方向链码多边形近似凡尔开闭点识别方法提高了近1%。结果表明:精确识别凡尔开闭点有利于提高抽油机井的故障诊断率和产液量功图计算精准率,从而验证了该方法的有效性。

抽油机井油管中压力分布和密度分布计算方法的检验

把气液两相流体力学的原理应用于抽油机井的油管中,所导出的抽油机井油管中压力分布和密度分布的理论计算方法是否准确,尚需检验。因此,本文对其进行了定量研究.利用现场实测的地面示功图,分析了抽油机工作时悬点的最大载荷和最小载荷,求得实测的泵排出口以上的油、气、水混合物的质量,将其结果与理论上分段计算的泵排出口以上的油、气、水混合物的质量的累加值进行对比,得出其百分误差,从而为验证压力分布和密度分布理论计算公式的准确性提供了可靠的依据。

机采系统效率敏感因素分析在油井的应用

机采系统效率直接影响到吨液耗电量,机采系统效率是油田管理的核心,为降低吨液耗电量、提高机采系统效率,采油区工作重点就是如何提高机采系统效率。冲程、冲次、泵径等是油井管理中最易调整,且调整后效果变化最明显的几个参数,具有费用小、操作方便、效果明显的特点。本文在对众多生产井数据分析基础上,系统研究了生产井冲程、冲次、泵径等因素与系统效率以及相应子效率之间的变化关系,得到相应规律,在油井管理中该规律具有较强的指导意义。

基于卷积神经网络的在线泵效计算方法研究与应用

油井泵效的计算是油田生产管理中的一项重要工作,针对传统泵效计算方法计算复杂,速度慢的问题,提出一种基于卷积神经网络的泵效计算方法。该方法通过卷积操作从地面示功图中提取特征图,并融合油井参数和抽油机参数,挖掘多源参数与泵效之间的非线性关系。此外,将井下泵示功图作为先验知识引入,有助于泵效计算精度的提升。应用测试结果表明,基于卷积神经网络的泵效计算方法精度高、速度快,可支持多井在线计算,符合油田数字化的需求。

游梁抽油机系统控制器

休斯顿的某家(Delta-x)公司供应DX 1—40A 微处理机控制器。该控制器可以通用,它是靠计算机储存器中的各种软件,用一种硬件进行不同类型的工作。控制器最初用来监测和控制游梁抽油机,也用来监测井下泵的抽空、故障、远距离测试和控制。目前,它的应用范围已经扩大到潜油电泵、注水泵、火烧油层的注氧设备、压缩机站、管道、盐水处理、选油站测试、烟道气炉与混合物控制等领域。