基于SVM模型的油井工况智能诊断分析系统  

作　　者：王绍平[1] 李永平[1] 李广辉[1] 刘继红[1] 向东奎 

机构地区：[1]长庆油田分公司第二采油厂,甘肃庆阳745100

出　　处：《石油知识》2018年第6期36-39,41,共5页Petroleum Knowledge

摘　　要：随着近年来油田生产行业发展和变化,传统数字化油水井工况监控系统无法达到智能、高效、闭环管理的目的。油水井智能诊断优化系统是运用物联网、知识库、机器学习等技术,实现单井问题实时诊断预警、治理措施辅助提出、措施进度及时跟踪、措施效果自动统计,结合单井历史大数据分析提出单井生产预测、优化建议,起到优化管理流程、提高工作效率、减轻劳动强度、提高油井时率、优化注水运行的作用。本文对油水井智能诊断优化系统的整体设计、核心功能及关键技术进行了介绍,并对系统运行流程以及现场应用效果进行了评价和说明。

关 键 词：油水井智能诊断 单井闭环管理 诊断知识库 工况诊断算法模型 

分 类 号：TP277[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]