[發明專利]一種信息處理方法及相關設備

有效

• 申請號: 201811287546.4
• 申請日: 2018-10-31
• 公開（公告）號: CN111197480B
• 公開（公告）日: 2023-05-23
• 發明（設計）人: 湯潮
• 申請（專利權）人: 北京國雙科技有限公司
• 主分類號: E21B47/008
• 分類號: E21B47/008;G06F18/24;G06F18/214;G06F30/20
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 王寶筠

本發明實施例提供了一種信息處理方法及相關設備，可以提高對抽油機井漸變型故障的識別效果。該方法包括：獲取目標示功圖；確定所述目標示功圖對應的目標特征序列；通過累積和的方式確定所述目標特征序列中的每個特征在預設時長內的各個時刻的目標偏移值；將所述目標特征序列以及所述目標偏移值輸入預設故障識別模型，得到目標數據。

技術領域

本發明涉及信息處理領域，特別涉及一種信息處理方法及相關設備。

背景技術

抽油泵由于長期在井筒井下復雜條件進行不間斷運動，受到抽油泵本身結構部件及井筒內環境介質的影響，會經常出現凡爾漏失、結蠟影響、油稠影響氣體影響、井筒出砂影響等情況，同時也會受到儲層本身供液不足的影響導致抽油泵的工作狀態變化，除以上之外抽油桿的斷脫、油管的漏失也會直接引起抽油泵的無法工作。無論以上哪種情況都會引起抽油泵的工作效率降低或停止，進而引起抽油機井產量的降低或直接造成抽油機井停產。出現抽油泵故障后，需要分析清楚故障的類型和導致故障的原因，進行更換井下抽油泵的復雜作業，或對井筒進行相應的處理措施，才能恢復抽油機井的生產。

抽油機井的故障類型分為突變型和漸變型的，突變型故障在示功圖圖像上，短時間內，特征變化往往表現的比較明顯，較容易通過算法識別出來；而漸變型故障，是隨時間漸變的，直觀來看，識別難度相對較大。如抽油機井結蠟就是一種典型的漸變型故障。

現有識別抽油機井的漸變型故障，往往是根據示功圖提取出特征點，得到包含上沖程加載線斜率、下沖程卸載線斜率、上沖程最大載荷、下沖程最小載荷和示功圖面積等特征，采用等權重的方法，計算當前示功圖特征值與所選時間段特征值的平均值的變化幅度，根據各個特征變化的幅度，來給出抽油機井工況信息。

這一方法對于漸變型故障，識別能力很弱，如示功圖面積隨時間較緩慢減少，采用該變化量作為特征，整個過程中，變化量都比較小，導致識別能力較弱。

發明內容

本發明實施例提供了一種信息處理方法及相關設備，可以提高對抽油機井漸變型故障的識別效果。

本發明實施例第一方面提供了一種信息處理方法，具體包括：

獲取目標示功圖，所述目標示功圖為待確定是否存在漸變型故障的目標抽油機井對應的示功圖；

確定所述目標示功圖對應的目標特征序列，所述目標特征序列為所述目標示功圖的屬性特征的序列；

通過累積和的方式確定所述目標特征序列中的每個特征在預設時長內各個時刻的目標偏移值；

將所述目標特征序列以及所述目標偏移值輸入預設故障識別模型，得到目標數據，所述目標數據指示所述目標抽油機井是否存在漸變型故障。

可選地，所述將所述目標特征序列、所述目標偏移值、所述第一示功圖集合以及所述第二示功圖集合輸入預設故障識別模型，得到目標數據之前，所述方法還包括：

獲取數據庫中存儲的抽油機井對應的示功圖集合，所述示功圖集合與所述抽油機井具有關聯關系；

確定所述示功圖集合對應的第一特征序列集合，所述示功圖集合與所述第一特征序列集合具有關聯關系；

通過累積和的方式計算所述第一特征序列集合中的每個特征在所述預設時長內的各個時刻的特征偏移值，得到偏移值集合；

分別對所述示功圖集合中的每個示功圖進行漸變型故障標注，得到標注為漸變型故障的第三示功圖集合以及標注為正常的第四示功圖集合；

將所述第一特征序列集合、所述偏移值集合、所述第三示功圖集合以及所述第四示功圖集合輸入分類器中進行訓練，得到所述預設故障識別模型。

可選地，所述通過累積和的方式計算所述第一特征序列集合中的每個特征在所述預設時長內各個時刻的特征偏移值，得到偏移值集合包括：