[发明专利]抽油机井系统效率的影响因素确定方法、装置及存储介质在审

专利信息
申请号: 201911062911.6 申请日: 2019-10-31
公开(公告)号: CN112749867A 公开(公告)日: 2021-05-04
发明(设计)人: 李伟杰;胡书宝;耿玉广;谢唯一;张战敏;张胜利;谢江;王娜 申请(专利权)人: 中国石油天然气股份有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/02;E21B43/00
代理公司: 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 代理人: 贾敏
地址: 100007 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 抽油机 系统 效率 影响 因素 确定 方法 装置 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种抽油机井系统效率的影响因素确定方法,其特征在于,所述方法包括:

获取目标抽油机井的生产数据、基础数据、以及所述生产数据和所述基础数据对应的所述目标抽油机井的系统效率,所述目标抽油机井为油田中投入使用的任一抽油机井;

确定所述生产数据和所述基础数据中每项数据与所述目标抽油井的系统效率的关联程度;

基于所述每项数据与所述系统效率的关联程度,从所述生产数据和所述基础数据中确定关键影响因素。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述生产数据和所述基础数据中每项数据与所述目标抽油井的系统效率的关联程度,包括:

通过图、表和/或曲线方式建立所述每项数据与所述系统效率之间的对应关系;

根据所述每项数据与所述系统效率之间的对应关系,确定所述每项数据与所述系统效率之间的关联程度。

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述每项数据与所述系统效率的关联程度,从所述生产数据和所述基础数据中确定关键影响因素,包括:

从所述生产数据和所述基础数据中确定参考数据,所述参考数据为关联程度大于第一关联度阈值的数据;

通过灰色关联模型确定所述参考数据与所述系统效率之间的灰色关联度;

将灰色关联度大于第二关联度阈值的参考数据确定为所述关键影响因素。

4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述生产数据和所述基础数据中每项数据与所述目标抽油井的系统效率的关联程度之前,还包括:

对所述生产数据和所述基础数据进行预处理,所述预处理包括对数据的筛选、整合、格式化、标准化、修正中的一项或多项。

5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述每项数据与所述系统效率的关联程度,从所述生产数据和所述基础数据中确定关键影响因素之后,还包括:

从所述关键影响因素与所述系统效率之间的对应关系中,确定系统效率低于效率阈值时所对应的关键影响因素的变化范围;

将所述关键影响因素的变化范围确定为系统效率优化范围。

6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述将所述关键影响因素的变化范围确定为系统效率优化范围之后,还包括:

调整所述系统效率优化范围内的关键影响因素。

7.一种抽油机井系统效率的影响因素确定装置,其特征在于,所述装置包括:

获取模块,用于获取目标抽油机井的生产数据、基础数据、以及所述生产数据和所述基础数据对应的所述目标抽油机井的系统效率,所述目标抽油机井为油田中投入使用的任一抽油机井;

第一确定模块,用于确定所述生产数据和所述基础数据中每项数据与所述目标抽油井的系统效率的关联程度;

第二确定模块,用于基于所述每项数据与所述系统效率的关联程度,从所述生产数据和所述基础数据中确定关键影响因素。

8.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述第一确定模块包括:

建立子模块,用于通过图、表和/或曲线方式建立所述每项数据与所述系统效率之间的对应关系;

第一确定子模块,用于根据所述每项数据与所述系统效率之间的对应关系,确定所述每项数据与所述系统效率之间的关联程度。

9.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述第二确定模块包括:

第二确定子模块,用于从所述生产数据和所述基础数据中确定参考数据,所述参考数据为关联程度大于第一关联度阈值的数据;

第三确定子模块,用于通过灰色关联模型确定所述参考数据与所述系统效率之间的灰色关联度;

第四确定子模块,用于将灰色关联度大于第二关联度阈值的参考数据确定为所述关键影响因素。

10.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:

处理模块,用于对所述生产数据和所述基础数据进行预处理,所述预处理包括对数据的筛选、整合、格式化、标准化、修正中的一项或多项。

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