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申请/专利权人：西安石油大学

摘要：本发明属于油田勘探开发技术领域，涉及一种基于生产动态数据和示功图检测异常抽油井的方法，包括：1采集全部生产动态数据并进行处理；2由抽油机作业数据荷载‑位移，得到相应的示功图，对每个示功图进行分类别和打标签，得到示功图数据集；3把数据集中的示功图图像，均依次输入CNN和SVM，训练分类得到示功图分类模型；4根据示功图分类模型得出产油量界定值和产液量界定值；5进一步结合生产动态数据，得到波动系数；6根据波动系数大小对油井是否异常做出判断。本发明可以提高油井分析的相关度，减小分析误差，而且整个判断过程简单，能对油井产油异常情况进行准确检测。

主权项：1.一种基于生产动态数据和示功图检测异常抽油井的方法，其特征在于，包括以下步骤：1采集多口油井生产动态数据，进行缺失值补全和去噪处理；2从处理后的生产动态数据中，选取一个月内油井抽油机每个生产天数采油产生的荷载-位移数据，得到相应的示功图，对每幅示功图按照类别进行分类；对不同类别的示功图对应打标签，得到相应的数据集；3把步骤2数据集中的每幅示功图，均依次输入卷积神经网络CNN和支持向量机SVM中，经过处理得到相应的示功图分类模型；4根据步骤3示功图分类模型的分类结果，得出产油量的界定值Qo和产液量的界定值Ql；主要步骤如下：通过分类后找到属于正常类别的油井，再找到正常类别油井当天的产油量和产液量；设一口正常类别油井的日产油量为x，日产液量为y，一个月内的生产天数为M，井区内正常类别油井数量为N，则该井区内正常类别油井当天的总产油量和总产液量分别为和当月的总产油量和总产液量分别为和对所有属于正常类别油井的日产油量和日产液量求均值，得到产油量界定值Qo和产液量界定值Ql；具体公式如下： 其中：i指一口油井生产的第i天，1≤i≤M；j指的是第j口油井，1≤j≤N；xij表示生产第i天第j口油井对应的产油量；yij表示生产第i天第j口油井对应的产液量；5根据步骤4得到的产油量的界定值Qo和产液量的界定值Ql，并结合步骤1中油井的生产动态数据，得到波动系数δ；根据步骤4得到的产油量的界定值Qo和产液量的界定值Ql，以及日产油量为x，日产液量为y，进一步得到波动系数δ，具体计算公式是： 6根据波动系数δ的大小对油井是否为异常做出判断。

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百度查询： 西安石油大学 一种基于生产动态数据和示功图检测异常抽油井的方法