采油厂油水井故障智能诊断技术的研究与应用

基于模式识别技术与权重决策理论相结合的方法,建立采油厂油水井故障智能诊断系统,以提早发现和解决问题,使经济利益最大化。该软件通过研究SCADA系统的实时数据及历史数据,完成其历史和实时数据导入;对自动化监测参数的研究,实现自动化监测参数报警阈值的智能设定和实时监测;建立历史故障知识库,实现油水井故障的统一管理;对SCADA系统数据源点进行归类,分析其数据曲线及报警参数特性,建立智能分析的数学模型,突出自动化监测故障结果的实时诊断;实现报警信息及诊断结果的推送。

基于SVM模型的油井工况智能诊断分析系统

随着近年来油田生产行业发展和变化,传统数字化油水井工况监控系统无法达到智能、高效、闭环管理的目的。油水井智能诊断优化系统是运用物联网、知识库、机器学习等技术,实现单井问题实时诊断预警、治理措施辅助提出、措施进度及时跟踪、措施效果自动统计,结合单井历史大数据分析提出单井生产预测、优化建议,起到优化管理流程、提高工作效率、减轻劳动强度、提高油井时率、优化注水运行的作用。本文对油水井智能诊断优化系统的整体设计、核心功能及关键技术进行了介绍,并对系统运行流程以及现场应用效果进行了评价和说明。