基于数据挖掘的油田机采过程建模及节能优化

【摘要】：油田既是产能大户，也是耗能大户，抽油机是油田生产的主要耗能设备，其耗电量占油田用电量的45%左右，与此同时抽油机的系统效率也不高，目前只有25%左右。如何实现油田抽油机的增产节能是目前油田研究的一个重要内容。随着数字化油田的发展，井上、井下都布置了监测装置，对许多工况参数进行了离线或在线监测，并通过无线通信把这些监测数据传送到监测站。油田企业在长期的采油过程中，涉及了各种类型抽油机、及许多井上和井下工况，因此，积累了丰富详实的工况参数和能耗数据。为此，本文拟从数据挖掘的角度出发，以抽油机采油过程为研究对象，对抽油机采油系统的增产节能进行研究。 首先，在深入学习抽油机采油过程的基础上，研究抽油机负载不断变化时，工艺变量的变化情况，选出所有可能影响增产节能的工艺变量，并选取一定时间段的样本数据，通过人工去噪等数据处理方法，最终得到有效的研究样本。 其次，利用BP神经网络的非线性逼近能力，获得抽油机采油系统的初始模型，接着利用扩展卡尔曼滤波的思想，建立基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的神经网络权值和阈值的迭代学习方法，从而使抽油机采油时变系统的模型具有自适应性，实现抽油机采油系统的自适应递归建模，构建基于EKF的自适应神经网络模型，并对此模型进行检验。 再次，以EKF神经网络建立的抽油机模型为基础，以模型的两个输出——产量和用电量为指标，运用多目标进化算法非支配排序遗传算法（NSGA-II）对工艺参数进行优化，得到一个帕累托（Pareto）最优解集。 最后，考虑到NSGA-II优化的结果不是一个最优解，而是Pareto前沿上的一组解，不便于油田工程师选择，本文进一步研究Pareto解集的决策模型，先用有序加权平均算法（OWA），再用神经网络融合专家经验，进而选出Pareto解集中综合性能最好的解。 通过实验验证，与样本平均值比较，用电量与平均值比较降低3.53%，产量提高了6.59%，证实了该方法的可行性和有效性。 【关键词】：抽油机采油系统 建模优化 EKF神经网络 NSGA-II 有序加权平均算法
【学位授予单位】：西安石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TE933.1;TP311.13
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 课题的研究背景及意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.2.1 传统的抽油机节能方法9-10
• 1.2.2 基于智能方法的抽油机节能方法10-11
• 1.3 论文的主要工作11-12
• 1.4 本文的技术路线12-13
• 第二章 抽油机的工作原理13-16
• 2.1 游梁式抽油机系统浅析13-14
• 2.2 抽油机能耗分析14
• 2.3 影响系统效率的主要因素14-16
• 2.3.1 地面设备14-15
• 2.3.2 井筒条件15
• 2.3.3 生产参数15
• 2.3.4 管理15-16
• 第三章 基于 EKF 神经网络的抽油机采油系统动态演化建模16-30
• 3.0 引言16-17
• 3.1 基于神经网络的非线性逼近方法17-19
• 3.1.1 逼近特性简介17-18
• 3.1.2 神经网络的函数逼近18-19
• 3.2 Kalman 滤波19-21
• 3.3 EKF 神经网络抽油机采油系统建模21-23
• 3.4 实验及结果分析23-29
• 3.4.1 实验数据选取23-24
• 3.4.2 EKF 神经网络确定24-25
• 3.4.3 抽油机采油过程 EKF 神经网络建模25-29
• 3.5 小结29-30
• 第四章 基于 NSGA-II 算法的抽油机节能多目标优化30-45
• 4.1 引言30
• 4.2 非支配排序算法30-36
• 4.2.1 多目标优化算法简介30-31
• 4.2.2 Pareto 解集的概念31-32
• 4.2.3 快速非支配排序遗传算法（NSGA-II）32-36
• 4.3 基于 NSGA-II 的油田抽油机采油过程参数优化36-37
• 4.4 基于 OWA 和神经网络的 Pareto 前沿决策模型37-39
• 4.4.1 OWA 算子37-38
• 4.4.2 基于 OWA 的神经网络模型 Pareto 决策38-39
• 4.5 实验结果及分析39-44
• 4.5.1 决策参数优化39-42
• 4.5.2 Pareto 解集的决策模型42-44
• 4.6 小结44-45
• 第五章 全文总结及展望45-47
• 参考文献47-50
• 致谢50-51
• 附录51-52
• 详细摘要52-62

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