基于大数据的螺杆泵井动液面预测与应用  

作　　者：杨勇楠[1] 

机构地区：[1]大庆油田有限责任公司第三采油厂,黑龙江大庆163000

出　　处：《化学工程与装备》2024年第9期106-109,156,共5页Chemical Engineering & Equipment

摘　　要：螺杆泵井参数调优以获知动液面深度为前提,合理的动液面对生产节能和避免泵况有重要意义。以大数据的神经网络对螺杆泵井动液面进行了回归和预测,制定了单井措施。将输入数据划分训练集和验证集,用箱线图检测法和3σ检测法对数据进行了清洗,采用神经网络进行了213口井的回归、预测,训练集和验证集平均绝对百分比误差分别为0.059和0.067,决定系数分别为0.902和0.884,模型表现良好;依据优化模型对52口调参,单井液耗电均值降低0.163kWh/(100m·t),年增油1.01×10^(4)t,累计节电16.46×10^(4)kWh。研究结果可为螺杆泵井动液面分析和预测提供技术支持。

关 键 词：螺杆泵井 动液面 液面 神经网络 节能 

分 类 号：TE933.3[石油与天然气工程—石油机械设备]