[發明專利]一種基于多項式回歸算法的抽油機水驅井檢泵周期預測方法

在審

• 申請號: 202110018385.4
• 申請日: 2021-01-07
• 公開（公告）號: CN112836856A
• 公開（公告）日: 2021-05-25
• 發明（設計）人: 王栩穎;張曉東;張威
• 申請（專利權）人: 中國石油大學（華東）
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06F17/18;G06F16/215;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明涉及一種基于多項式回歸算法的抽油機水驅井檢泵周期預測方法，其包括以下步驟：1)采集油田抽油機水驅井完整檢泵周期樣本數據，包括油井在該檢泵周期內每天的日產液量、含水率、上行電流、下行電流、動液面、泵徑、泵深、沖程、沖次、泵效；2)對樣本數據進行數據處理，去除原始數據中不完整的、重復的數據，和奇異、錯誤數據；3)對數據進行歸一化處理，生成訓練數據；4)根據訓練數據，采用多項式回歸算法建立回歸模型進行訓練；5)通過訓練好的模型，對抽油機水驅井檢泵周期進行實際預測。本發明可以廣泛應用在油田檢泵作業指導中。

技術領域

本發明涉及一種基于多項式回歸算法油機水驅井檢泵周期預測方法，屬于抽油井故障診斷技術領域。

背景技術

在石油工業中，有桿采油占據著主導地位，世界上80％以上的機械采油井都使用這種采油方式。有桿抽油機井主要包括抽油桿柱、油管和抽油泵三部分。由于抽油泵安裝在近千米的地下，工作環境惡劣，工況十分復雜，不僅受到三抽設備的影響，還會受到井下“砂、蠟、氣、水”的影響，容易發生故障。

抽油機井檢泵通常有兩種原因，一種是計劃檢泵,一種是無計劃檢泵,即抽油泵突然發生故障而進行的檢泵。計劃檢泵是根據地質要求定期檢泵測壓,加深泵掛或上提泵掛深度、換泵等均需要檢泵；無計劃檢泵,如:抽油桿斷脫、擼扣,油管變形，泵游動凡爾或固定凡爾被砂、蠟或其他東西卡死,以及泵漏或其他原因造成的產量降低均要檢泵。因此，為計劃檢泵確定合理的檢泵周期有利于避免抽油機井發生故障再進行無計劃檢泵維修，保證抽油機機井持續高效作業。

傳統的檢泵預測是采用機理分析的方法，通過對抽油機井設備的故障模式、機理與影響分析，確定故障可能發生的時間。但是由于抽油機井工況復雜多變，造成故障的原因也是多種多樣，所以傳統方法存在工作量大并且預測準確度不高的問題。

發明內容

針對上述問題，本發明的目的是提供一種有效的和準確度高的基于多項式回歸算法的抽油機水驅井檢泵周期預測方法。

為實現上述目的，本發明采取以下技術方案：一種基于多項式回歸算法的抽油機水驅井檢泵周期預測方法，其包括以下步驟：

1)采集油田抽油水驅機井完整檢泵周期樣本數據，包括油井在該檢泵周期內每天的日產液量、含水率、上行電流、下行電流、動液面、泵徑、泵深、沖程、沖次、泵效；

2)對樣本數據進行數據處理，去除原始數據中不完整、重復，奇異，錯誤數據；

3)對數據進行歸一化處理，生成訓練數據；

4)根據訓練數據，采用多項式回歸算法建立回歸模型進行訓練；

5)通過訓練好的模型，對抽油機水驅井檢泵周期進行實際預測。

所述步驟2)，對樣本數據進行數據處理具體包括：①去除數據中的參數值為空和重復的數據；②基于生產實際，確定各個參數的正常范圍，從而去除奇異數據和錯誤數據。

所述步驟3)，對數據進行歸一化處理具體是：采用最大最小法對原始數據進行線性變換，使結果值映射到[0,1]之間，轉換函數如下：

其中，x^*為歸一化后的樣本數據，x為原始樣本數據，max為樣本數據中的最大值，min為樣本數據的最小值。

所述步驟4)，建立的回歸模型具體是：提取的特征參數作為輸入，對應的檢泵周期作為輸出，通過建立多項式回歸模型預測輸入變量與輸出變量的關系；在多項式回歸中，設最高次冪為2，且包含10個特征參數，建立多項式回歸模型為：