随着石油工业发展,在各种各样的石油开采技术中,有杆釆油技术处于主导地位。由于油井井下工况十分复杂,环境极恶劣,若管杆结构设计不适当,有杆采油过程中故障时有发生。如果杆柱组合通过相关优化方法完成设计,这有利于有杆抽油系统的采油效率提高和“三抽”的寿命延长。除此之外,针对于采油过程中可能发生的故障,故障诊断技术可帮助油田现场人员准确预判系统可能出现的故障,提前使用相应解决方法进行解决。因此,本文针对有杆抽油系统的抽油杆柱及其故障诊断技术研究,主要包括以下内容:(1)本文以地面示功图为研究对象,对示功图图片进行预处理得到示功图图片的边缘信息,对其进行离散傅立叶变换,得到其傅立叶描述子,利用其低频部分描述示功图边缘大致形状,采用该方法建立示功图故障库,利用BP神经网络训练,训练完成后的BP网络可自动识别示功图故障。(2)运用张力样条函数法插值计算,求得油井任一位置的井斜角以及方位角,并运用辛普森公式计算了井眼的位置坐标。在建立抽油杆柱力学模型时,不仅考虑流固耦合,而且通过有限差分法求解,最后在模型基础上使用API方法完成优化。(3)以邻近两节点间抽油杆柱的最大挠度比油管半径以及最大扶正器间距小为目标,根据最优化技术建立扶正器间距、个数的目标函数,运用MATLAB求解计算扶正工具的最优间距。(4)根据所建力学模型,运用MATLAB和Visual Basic语言编写相应的模块,并完成现场实例计算。