典型文献
时序示功图驱动的抽油机井结蜡预测及清蜡效果评价
文献摘要：
抽油机井结蜡是一个渐变的过程,序列示功图变化可以反映油井结蜡的程度.现场根据经验来预测结蜡程度和确定结蜡井热洗清蜡制度,决策能力低、效果差.应用人工智能技术认识结蜡程度与抽油机井示功图、电机运行参数、井口生产参数的关联关系,开展数据驱动的抽油机井结蜡预测预警方法和热洗效果评价的研究.应用残差卷积神经网络(ResNet)提取结蜡井示功图特征,使用聚类算法确定其结蜡等级,融合提取的示功图图形特征和12项生产参数建立样本集,利用长短时记忆神经网络(LSTM)构建序列到序列网络结构模型对样本集进行训练,建立结蜡等级预测模型,定量预测抽油机井的结蜡等级,并构建了油井清蜡效果评价指数Q.研究结果表明,建立的抽油机井结蜡预测模型和清蜡效果评价指数实现了油井结蜡等级的定量化预测、洗井周期的决策、清蜡效果的有效评价,对精准确定清蜡时机、评价清蜡效果具有较好的指导作用,有效避免了蜡卡躺井,同时延长了油井免洗周期.
文献关键词：
抽油机井示功图;残差卷积神经网络;油井结蜡时序预测;长短时记忆神经网络;结蜡等级;热洗效果评价指数
中图分类号：
作者姓名：
檀朝东;陈培堯;杨亚少;于洋;宋健;冯钢;孙向飞
作者机构：
中国石油大学(北京)人工智能学院;中国石油大学(北京)石油工程学院;中国石油长庆油田分公司油气工艺研究院;长庆油田分公司第三采油厂;北京雅丹石油技术开发有限公司
文献出处：
引用格式：
[1]檀朝东;陈培堯;杨亚少;于洋;宋健;冯钢;孙向飞-.时序示功图驱动的抽油机井结蜡预测及清蜡效果评价)[J].石油钻采工艺,2022(01):123-130
A类：
结蜡程度,抽油机井示功图,结蜡等级,油井清蜡,油井结蜡时序预测,热洗效果评价指数
B类：
清蜡效果,列示,洗清,决策能力,机运,运行参数,井口,生产参数,关联关系,预测预警,预警方法,残差卷积神经网络,ResNet,聚类算法,图图,图形特征,样本集,长短时记忆神经网络,序列到序列,序列网络,网络结构模型,等级预测,定量预测,定量化,量化预测,洗井,有效评价,精准确定,时延,免洗
AB值：
0.171363
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