油井功图计量系统在靖安油田的应用

依照采油三厂信息化建设的总体部署和要求,加快推进信息化在生产一线中的应用,对靖安油田部分井站、厂级重点大站大库进行了数字化油田的建设和改造。油井功图计量系统实现功能能够满足"数字化油田"建设要求,靖安油田油井功图计量系统的建设,通过两年的运用和对系统再次改进、更新,目前应用效果显著。

SCADA系统提高油井功图数据采集准确率对策研究

长庆油田井场已经实现基于计算机技术、无线通信技术、传感器技术以及控制技术的数字化监控系统,且遵照《油气生产物联网系统建设规定(试行)》要求,采油作业区已经搭建完成由八个基本功能模块,两个基本管理模块构成的长庆油田采油作业区SCADA系统。通过油井功图的采集和动态自动分析,及时发现和解决问题,维持油井的正常生产。然而,要保证SCADA系统正常运行,切实的服务于生产,达到强化安全、过程监控、节约人力资源和提高效益的目的,就必须保证SCADA系统油井功图数据采集的准确率。

基于油井工况诊断及功图计产系统的数据挖掘应用

随着长庆油田数字化建设的不断推进,油井工况诊断及功图计产系统已在950个站点安装应用,管理油井3万余口。面对系统采集及处理大量的油井基础及生产实时数据,长庆油田油气院利用数据挖掘技术,对数据进一步清理、集成、转换、挖掘应用,深化系统数据分析,先后开展了动液面计算,系统效率在线实时监测、区块动态分析等研究,并将成果应用于油田现场,取得了较好的效果,既节约了生产成本,又方便了现场管理应用,进一步提升该系统在长庆油田数字化前端的核心地位。

基于灰色理论的抽油井泵功图诊断技术研究

抽油井泵功图诊断是油田油井诊断的主要手段。文章详细讨论了抽油机泵功图特点,依据灰色理论方法,提取了功图归一化无因次灰度统计特征,建立了分类特征向量;通过井下实际工矿与知识库中参考故障泵功图的统计特征量之间的灰关联分析,建立了更为合理的抽油井故障诊断模型,提高了诊断正确率,对增加油井产量具有重要的意义。

功图计量技术在高气油比油田的应用研究

在分析油井功图计量的技术原理、系统组成及气体对功图计量的影响基础上,引入NolenCorrelation经验曲线来求解进入泵内的游离气与溶解气的定量关系,对气体影响进行修正,提高了含气油井功图计量的准确性。功图计量技术在沙埝油田进行了应用,计量结果的对比分析表明,该技术能够满足沙埝油田油井计量的需要。

一种基于改进GoogLeNet的油井故障识别方法

油井功图是油井工作状态分析和故障诊断的重要依据,深度学习为油井功图的识别提供了有效手段,针对合理的深度神经网络架构的选择问题,构建了一个用于油井故障诊断的大型功图数据集,提出一种基于改进GoogLeNet网络结构的油井故障识别方法,并对深度神经网络的结构、激活函数、归一化层、训练方法、学习率等重要参数对识别精度和训练时间的影响进行了详细的分析.实验表明,相对于广泛使用的LeNet、ResNet和基本GoogLeNet等网络模型,提出的改进GoogLeNet网络模型有着更高的准确率;同时相对于基本GoogLeNet网络模型,所提模型的运行时间得到了有效的降低.

灰色理论在有杆抽油井故障诊断中的应用

针对油田有杆泵抽油井井下故障难以自动诊断的问题,文章提出了基于Matlab的网格法和灰色理论相结合的方法判断泵的工况种类,计算标准和实测示功图灰度矩阵的6个特征值,并建立其数据库及标准示功图特征值的灰关联度,根据灰关联度的大小判断两者之间的相似度,从而识别泵的工况种类。该方法有助于提高采油效率,实现远程采油控制智能化,建设数字油田。

基于形状上下文匹配方法的有杆抽油系统故障诊断

针对复杂的井下工况,全面而有效地提取泵功图的细节信息在有杆抽油系统的故障诊断中至关重要。提出基于形状上下文匹配方法来诊断抽油泵的故障。通过抽油杆柱的波动方程将抽油机悬点示功图转化为泵功图;采集泵功图的轮廓点,并利用形状上下文对轮廓点进行描述。计算待诊断泵功图和故障泵功图之间任意两点的匹配代价值,获得代价矩阵。采用回溯法在代价矩阵中搜索最优匹配点集,获得泵功图的匹配代价值,进而诊断出抽油泵的故障类型。结果表明:新方法的诊断结果与实际情况相同,验证了本文中方法的有效性;基于形状上下文匹配方法的匹配代价值的最小对比度明显增大,可以提高故障诊断结果的可靠性。