ISSN 1673-8217 CN 41-1388/TE
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基于大数据挖掘技术不停机间抽工作制度优化——以大庆油田为例

高翔 王云峰 刘海波

高翔, 王云峰, 刘海波. 2020: 基于大数据挖掘技术不停机间抽工作制度优化——以大庆油田为例. 石油地质与工程, 34(05): 109-113.
引用本文: 高翔, 王云峰, 刘海波. 2020: 基于大数据挖掘技术不停机间抽工作制度优化——以大庆油田为例. 石油地质与工程, 34(05): 109-113.
GAO Xiang, WANG Yunfeng, LIU Haibo. 2020: Optimization of non-stop intermittent pumping system based on big data mining technology——by taking Daqing oilfield as an example. Petroleum Geology and Engineering, 34(05): 109-113.
Citation: GAO Xiang, WANG Yunfeng, LIU Haibo. 2020: Optimization of non-stop intermittent pumping system based on big data mining technology——by taking Daqing oilfield as an example. Petroleum Geology and Engineering, 34(05): 109-113.

基于大数据挖掘技术不停机间抽工作制度优化——以大庆油田为例

基金项目: 

中国石油天然气股份有限公司重大科技专项“油气开采降本增效技术研究与规模应用”(2016E0212)。

详细信息
    作者简介:

    高翔(1988-),男,工程师,现从事采油化学与采油工程系统理论研究工作。E-mail:cyygx@petrochina.com.cn。

  • 中图分类号: TE355

Optimization of non-stop intermittent pumping system based on big data mining technology——by taking Daqing oilfield as an example

  • 摘要: 针对不停机间抽技术提高抽油机井泵效和降低能耗等方面效果显著,但工作制度确定过程中易出现实际确定方法操作性不强,主观因素影响大,单井设计个性化弱等问题,通过分析不停机间抽工作制度的影响因素,在优选出9个相对独立因素的基础上,利用大数据挖掘技术,以不停机间抽正常运行时间和运行周期为分析挖掘对象,对比分析了常用数据挖掘算法的适应性,并优选出适应性最强的算法。结果表明,回归计算中,BPNN算法要优于R– SVM和MRA算法;分类算法中,C–SVM算法比BAYSD、NBAY等算法更优;使用C–SVM—BPNN算法对不停机间抽工作制度优化后系统效率和泵效明显提高。研究结果对于不停机间抽井确定最优工作制度具有较好的指导作用。
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-03-24
  • 修回日期:  2020-04-13
  • 刊出日期:  2020-12-08

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