【摘 要】
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本文以人工神经网络自学习方法在大港滩海油田的试验为例,探讨能否利用人工神经网络自学习方法预测泵的工作状况并通过生产参数优化提高电潜泵油井产量。试验结果表明,该方法
【机 构】
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中国石油大学,Algorithmica technologies GmbH,Advanced International Research Institute on Industrial Optimi
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本文以人工神经网络自学习方法在大港滩海油田的试验为例,探讨能否利用人工神经网络自学习方法预测泵的工作状况并通过生产参数优化提高电潜泵油井产量。试验结果表明,该方法可以解决电潜泵油井生产过程中的两大问题:预测泵的工作状况、实时计算并优化泵的最大合理产量。操作人员根据预测结果可及时合理地采取防范措施,尽量避免故障的发生或将故障损失降到最低,及时调整油井的合理产量,使油井处于最佳生产状态,提高电潜泵油井生产运行的稳定性,并提高了试验油井产量的5%。
In this paper, artificial neural network self-learning method in Dagang Tanhai oilfield as an example to explore whether the use of artificial neural network self-learning method to predict the pump working conditions and optimize the production parameters to improve ESP production. The test results show that this method can solve two problems in the production process of ESP: forecast the working condition of the pump, calculate and optimize the maximum output of the pump in real time. Based on the forecast results, the operator can timely and reasonably take precautionary measures to minimize the occurrence of faults or minimize the losses and timely adjust the rational production of oil wells so that the oil wells are in the best production state and the stability of the production and operation of electric submersible pump wells is improved And increased 5% of the test well production.
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