基于电泵的井液举升是油田作业的重要组成部分与核心生产工艺,电泵作为最关键的机械采油设备,其智能化水平显得尤为重要。电泵的故障预警是保障油田作业正常运行、降低运营成本支出和系统量化维修诊断的关键。由于井下的作业的环境恶劣,伴随着高难度高强度高精度作业要求,以及电泵复杂的零部件结构,导致电泵的使用寿命大幅缩减,大大增加故障预警难度。故障预警水平直接影响到油田的生产应用,而现有的故障预测方法很难兼顾预测时间与预测精度,损耗大量的人员备件和维修精力。针对以上问题,本文主要研究电泵的故障预警方法,重点解决难以兼顾预测时间和预测精度的问题。首先,本文借助数据进行实证探究分析,并且根据不同故障类型进行划分,在保证提前15天发出故障预警的同时进一步提高预测精度;其次,通过梳理国内外工业故障预警的相关研究,根据现有的优势与不足,建立电泵故障预警模型并进一步采用集成学习方法进行优化,进而对比研究基于Voting算法和基于Stacking算法的预警效果;最后根据故障诊断概率划分电泵的生命周期,基于随机森林算法寻找最佳故障阈值,以此建立健康度模型,并依据该模型对电泵的健康状况进行实时监控,在一定程度上延长电泵机组寿命并降低运营成本及故障发生率。本文在内容上,构建出一套较为完善的电泵故障预警体系,最终优化后的故障预警模型的AUC值达到了0.994。建立了实时健康监测体系,基于健康度模型及时反映出电泵的健康状态。在方法上,将大数据应用理念与统计分析方法相结合,选用随机森林、逻辑回归、支持向量机和XGBoost算法作为基分类器;运用集成学习的思想,针对电泵数据的特点,探索出基于Voting算法的组合分类器为主,辅以基于Stacking算法的组合分类器协助诊断决策;确定最佳故障阈值为0.47的健康度模型,为实现低成本运营维护设备延长寿命提供重要参考,为实现油田全面智能化故障监测奠定基础。