卷积神经网络在PCS系统辅助诊断油井示功图的研究

近年来,随着中国石化油气生产运行指挥系统(PCS)的建设,越来越多的采油数据接入了系统,数据体量越来越大,由此为机器学习奠定了基础。本文利用卷积神经网络的经典模型Inception V3,通过建立各工况的示功图训练数据训练卷积神经网络的模型,在模型建立过程中不断修改训练参数和样本集数据,最终实现了卷积神经网络在PCS系统辅助诊断。

对比测示功图判断油井结蜡

油井结蜡是影响油井高产稳产的突出问题之一,因此防蜡和清蜡就成为了油井日常维护管理的重要内容。目前防蜡和清蜡的手段比较多,但绝大多数是在经验的基础上周期性的进行维护,没有针对性,从而造成人力、财力、物力的较大浪费。如何判断油井是否结蜡,结蜡程度如何,在一定程度上比防蜡和清蜡显得更加重要。因此,本文以上提光杆对比示功图中测试出的数据变化,用数学的方法,提出如何判断油井结蜡的方法,同时提出了判断油井结蜡程度的依据,得到了较好的结果,使后续的防蜡和清蜡工作更加具有针对性。

油井系统效率在线监测研究与应用

传统抽油机系统效率测试周期长、影响因素多、测试误差大、随机性强,不能全面反映油井真实系统效率,不利于及时准确地发现和解决抽油机在运行过程中出现的问题。基于长庆油田较为完善的计算机信息网络,进行了系统效率在线监测研究及现场试验,取得了预期效果,可为规模化应用提供借鉴。

油田油井远程监控服务系统优化设计

为提高油田数字化信息采集及处理进程,基于C/S模式在原有SCADA系统上进行完善和优化,设计了以现场RTU设备、数据处理中心和中央服务器三个层面的软件系统架构,介绍各功能模型,并分析通过数据监测得到的3种常见油井故障异常示功图特征,通过整体软件通讯协议的完善及现场实践,为数字化油田建设提供借鉴。

基于位置感知和位移复用的示功图传感系统设计

针对现有油井示功图传感系统不能适应低冲次油井、位移精度低等问题,设计了基于位置感知和位移复用的高精度示功图传感系统。通过对大量真实示功图数据进行分析,得出了在不改变油井冲程的情况下位移轨迹一致的结论,提出了利用位置感知和位移复用实现高精度示功图采集的方案,详细介绍了该传感系统的硬件组成和关键软件算法。通过对该传感系统在油田现场采集的真实数据进行分析,结果表明,该传感系统工作稳定可靠,能够适应的最低冲次达到0.2次/min,冲程及位移误差小于1%。与其他类型示功图传感系统相比具有明显的优势,完全满足油田生产对示功图采集系统适用范围和精度的要求。

注重功率平衡提高抽油井系统效率

有杆泵采油占我国油井的80%,由于与抽油机联合工作的井下抽油泵载荷交替变化造成地面系统工作不平稳,加剧了动力系统的无功消耗,导致抽油系统的低效率运行,造成了巨大的能源浪费。通过抽油机电机的输入功率等电参数、油井示功图、油井生产参数的测试、录取和系统效率计算工作,对测试数据进行系统的节点分析,确定了造成抽油机系统效率低的因素,提高抽油机系统效率的目的。