[發明專利]抽油機沖次篩選方法、機器學習模型獲得方法及相關裝置

在審

• 申請號: 201910880594.2
• 申請日: 2019-09-18
• 公開（公告）號: CN112523730A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 李志元
• 申請（專利權）人: 北京國雙科技有限公司
• 主分類號: E21B43/12
• 分類號: E21B43/12;E21B47/00;E21B47/009;G06N20/10
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 張建

1.一種抽油機沖次篩選方法，其特征在于，包括：

獲得抽油井的生產參數，所述生產參數中至少包括沖次且不包括產液量；

根據預設的沖次調整方式，對所述生產參數中的沖次的取值進行至少一次調整；

將每次調整沖次后的生產參數輸入預設的機器學習模型中，獲得所述機器學習模型得到的與各調整后的沖次對應的產液量；

根據具有對應關系的沖次和所述產液量確定各調整后的沖次對應的抽油機的抽油泵泵效；

從各調整后的沖次中篩選出對應的抽油泵泵效符合預設泵效要求的沖次。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述生產參數還包括：泵徑、沖程、油壓、套壓、動液面深度、示功圖的載荷與位移、有效沖程、示功圖面積中的至少一個。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據具有對應關系的沖次和所述產液量確定各調整后的沖次對應的抽油機的抽油泵泵效，包括：

將各調整后的沖次及對應的所述產液量輸入公式

中，計算得到各調整后的沖次對應的抽油機的抽油泵泵效，其中，η為抽油泵泵效，d為泵徑，L為沖程，n為沖次，Q為預設時長的產液量，t為所述預設時長包含的分鐘數量。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據具有對應關系的沖次和所述產液量確定各調整后的沖次對應的抽油機的抽油泵泵效，包括：

獲得所述預設的機器學習模型根據具有對應關系的沖次和所述產液量，確定的各調整后的沖次對應的抽油機的抽油泵泵效。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從各調整后的沖次中篩選出對應的抽油泵泵效符合預設泵效要求的沖次，包括：

從各調整后的沖次中篩選出對應的抽油泵泵效最高的沖次。

6.一種機器學習模型獲得方法，其特征在于，包括：

獲得抽油井的在歷史時間段內的多組生產參數，每組所述生產參數中至少包括：沖次和產液量，不同組的所述生產參數的采集時刻不同；

將獲得的所述多組生產參數作為訓練數據，對所述訓練數據進行機器學習，獲得機器學習模型，所述機器學習模型的輸入為：不包括產液量在內的所述生產參數，所述機器學習模型的輸出為抽油機的抽油泵泵效。

7.一種抽油機沖次篩選裝置，其特征在于，包括：第一參數獲得單元、沖次調整單元、產液量獲得單元、泵效確定單元和沖次篩選單元，

所述第一參數獲得單元，用于獲得抽油井的生產參數，所述生產參數中至少包括沖次且不包括產液量；

所述沖次調整單元，用于根據預設的沖次調整方式，對所述生產參數中的沖次的取值進行至少一次調整；

所述產液量獲得單元，用于將每次調整沖次后的生產參數輸入預設的機器學習模型中，獲得所述機器學習模型得到的與各調整后的沖次對應的產液量；

所述泵效確定單元，用于根據具有對應關系的沖次和所述產液量確定各調整后的沖次對應的抽油機的抽油泵泵效；

所述沖次篩選單元，用于從各調整后的沖次中篩選出對應的抽油泵泵效符合預設泵效要求的沖次。

8.一種機器學習模型獲得裝置，其特征在于，包括：第二參數獲得單元和模型訓練單元，

所述第二參數獲得單元，用于獲得抽油井的在歷史時間段內的多組生產參數，每組所述生產參數中至少包括：沖次和產液量，不同組的所述生產參數的采集時刻不同；

所述模型訓練單元，用于將獲得的所述多組生產參數作為訓練數據，對所述訓練數據進行機器學習，獲得機器學習模型，所述機器學習模型的輸入為：不包括產液量在內的所述生產參數，所述機器學習模型的輸出為抽油機的抽油泵泵效。

9.一種設備，其特征在于，包括：存儲器和處理器，

其中，所述存儲器用于存儲程序指令，所述處理器用于調用所述存儲器中存儲的程序指令，以執行如權利要求1至5任一項所述的抽油機沖次篩選方法和/或權利要求6所述的機器學習模型獲得方法。

10.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質中存儲有計算機可執行指令，所述計算機可執行指令被處理器加載并執行時，實現如權利要求1至5任一項所述的抽油機沖次篩選方法和/或權利要求6所述的機器學習模型獲得方法。