油井故障是有杆泵采油方式中影响油田产量的重要因素,及时处理油井故障能够有效提高油井生产效率。目前判断油井故障的方法有在线监测生产数据变化和后期调取示功图判别两种方法,前者不能全面的监测油井故障,后者不能及时判别油井故障。因此,结合采油工程技术、计算机可视化仿真以及故障诊断等理论知识,对故障诊断系统做了进一步研究,研制了油井实时故障诊断及分析系统软件。通过软件需求分析,确定了软件系统功能框架,主要包括油井实时故障诊断和油井分析两个模块;以Visual Studio为工具进行软件开发,选用Access数据库进行数据管理,利用OpenGL技术实现软件可视化仿真功能,最终完成故障诊断软件系统的编程设计。在油井实时故障诊断模块中,对示功图数据进行预处理,用Freeman链码表示示功图曲线,根据区域相似度进行示功图特征值提取,该过程不需要求解泵功图波动方程,提高了计算速度;构建了BP神经网络,应用于区域相似度划分法,并结合传统面积法,形成了综合故障诊断方法,最终完成了油井实时故障诊断。在油井优化分析模块中,建立了抽油杆柱系统的数学模型和波动方程,完成了油井悬点示功图到泵示功图的转化;对典型故障示功图的Freeman链码进行归纳和分析,提取油井示功图故障基因链码,并以此为基础,模拟出油井故障工况示功图;实现了计算油井产液量、校验杆柱组合应力强度、优化杆柱组合设计、计算泵效组成、计算油井摩擦力以及定量和定性分析故障程度等功能;利用灰色系统预测模型,完成了对未来示功图数据的预测和分析;实现了油井动态参数的可视化、示功图对比可视化、神经网络诊断结果可视化以及多功图演化三维可视化等功能。