[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

本發明公開了抽油機沖次篩選方法、機器學習模型獲得方法及相關裝置，可以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。本發明根據抽油泵泵效對沖次進行篩選，可以篩選出抽油泵泵效較高的沖次，進而可以根據該沖次有效優化石油生產過程。

技術領域

本發明涉及石油開采技術領域，尤其涉及抽油機沖次篩選方法、機器學習模型獲得方法及相關裝置。

背景技術

在石油開采領域，抽油井十分普遍。抽油井通過抽油機做往復運動將地層中的原油舉升到地面，抽油機的動力由抽油泵提供。

抽油泵泵效是抽油井在生產過程中的產液量與抽油泵排量的比值，抽油泵泵效越高，證明抽油機的運行效率越高，反之越低。

如何提高抽油泵泵效仍是本領域一個亟待解決的技術難題。

發明內容

鑒于上述問題，本發明提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的抽油機沖次篩選方法、機器學習模型獲得方法及相關裝置，方案如下：

一種抽油機沖次篩選方法，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。

可選的，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。

可選的，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。

可選的，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。

可選的，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。

一種機器學習模型獲得方法，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。