近些年由于计算机的迅猛发展,数据挖掘、机器学习、人工智能等新兴科学已经逐渐走进各行各业。基于大量数据探索新模型、采用现代技术进行参数求解、实现模型的多领域应用已被广泛发展起来。自1960年大庆油田开发以来,已接近60年。由于地壳运动、设备逐年老化等一系列客观原因,设备磨损程度呈上升趋势,故障频发,油田相关部门储备了大量的油田设备信息数据有待利用和研究。用数据说话建立智能油田已经势在必行。本文基于油田近十年积累的大量的有效数据,针对油田机械重要元件设备进行可靠性分析研究。从统计学角度出发建立一般化模型,采用适用于由元件疲劳及磨损原因导致的失效的广义半正态分布GHN(Generalized Half Normal)模型以及工业界普遍应用的伯尔分布Burr-Ⅻ模型,对于模型参数的最大似然估计和贝叶斯估计,采用MH-MCMC(Metropolis Hastings Monte Carlo Markov Chain)方法、粒子群算法PSO(Particle Swarm Optimization)、遗传算法 GA(Genetic Algorithm)、差分进化算法DE(Differential Evolution)等多种方法求解模型参数,通过蒙特卡罗仿真模拟检验模型的有效性。最终将模型应用于油田设备,得出抽油杆、油管、抽油泵的寿命分布规律,实现机采设备的可靠性分析。理论结果和实际数据的高度拟合说明了所建模型的合理性。结论对油田元件的可靠性分析提供了一定的理论依据,具有一定的工程应用价值。依据现场的数据,对大庆某区块抽油杆、油管、抽油泵的故障进行了统计分析,分别建立了杆、管、泵的故障树。采用广义半正态分布模型以及伯尔分布模型分别对其进行寿命预测分析及可靠性研究。本论文主要研究了以下内容:首先,根据抽油杆故障原因及失效形式,建立了抽油杆故障树。基于逐步型Ⅰ区间设限抽样,建立了 2pBurr-Ⅻ分布抽油杆寿命预测模型,采用差分进化算法和拟牛顿法,确定了两参数的最大似然估计值,并由蒙特卡罗仿真进行评估模拟。根据油田抽油杆失效数据,计算出不同工况条件下抽油杆寿命预测模型,同时对抽油杆进行了可靠性分析,为相关部门后期维护提供一定的理论参考。考虑到数据将逐年增加,为提高模型的准确性,因此将模型扩展到3pBurr-Ⅻ分布模型。其次,研究了油管故障原因及失效形式,建立了油管故障树。基于混合设限抽样方案,建立了广义半正态GHN(Generalized Half Normal)油管寿命预测模型,采用差分进化算法和遗传算法确定了油管广义半正态分布模型的参数估计值,通过蒙特卡罗仿真,比较遗传算法和差分进化算法的统计性能。利用现场数据,计算出油管寿命分布模型,并对油管进行了可靠性分析。最终将模型扩展到双截断广义半正态加速模型DTGHN(Double-Truncated Generalized Half Normal)。利用 MH-MCMC 算法实现参数求解过程,采用bootstrap的百分位法获得分布分位数的置信区间。最后,研究了抽油泵故障原因及失效形式,建立了抽油泵故障树。提出基于具有担保补偿政策的贝叶斯方案的抽油泵寿命预测模型。对于最优的抽样计划,当寿命分布服从3pBurr-Ⅻ分布时,提出的方案比目前现存的方案需要较少的假设。在经验贝叶斯过程中,采用牛顿-拉普森方法,粒子群算法和遗传算法来寻找贝叶斯模型参数的可靠性估计。获得的估计分别定义为QN-EB,PSO-EB和GA-EB。利用蒙特卡罗仿真进行性能的评价。最后对抽油泵进行可靠性分析,为油田部门提供预防性检泵策略。考虑到后期研究需要,将模型扩展到加速三参数Burr-Ⅻ模型。采用粒子群算法PSO(Particle Swarm Optimization)获得3pBurr-Ⅻ分布中参数的最大似然估计,并定义为PSO-MLE。