高麗潔*，闞唱軒，葛岢岢，檀朝東

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抽油機井維護措施優(yōu)化研究進展

高麗潔*，闞唱軒，葛岢岢，檀朝東

(中國石油大學（北京）石油工程學院，北京昌平102249)

油田進入開發(fā)中后期，出現(xiàn)系統(tǒng)效率降低、能耗高、卡泵、管桿偏磨等一系列問題，為了改善抽油機井生產狀況，需要不斷優(yōu)化油井工作參數并采取維護措施，包括：檢泵、調參、清防蠟、洗井、沖防砂、清防垢等。本文從機理模型的研究現(xiàn)狀和數據挖掘方法的應用現(xiàn)狀兩個方面，對抽油機井維護措施優(yōu)化的研究進展進行綜述，分析了兩種方法的優(yōu)缺點，并對未來研究方向進行了展望。

維護措施優(yōu)化；數據挖掘；研究進展

引言

抽油機舉升技術已經有近百年的歷史。依靠其結構簡單、結實可靠的特點，一直占據著人工舉升的主導地位。抽油機使用壽命較長，當油井開發(fā)進入中后期，產量逐漸下降，能耗不斷增大，異常情況更加復雜，導致檢泵、調參、清防蠟、洗井等措施工作量和生產成本不斷增加。影響生產和措施效果的事件和變量繁多，且相互的關聯(lián)性強，給油井生產參數優(yōu)化、措施模式及參數選擇工作帶來了巨大挑戰(zhàn)。多數做法是：油井專家根據日常維護措施效果的統(tǒng)計分析、基于業(yè)務的診斷設計方法、積累的經驗，確定維護措施的模式及工作參數。這類方法沒有很好地利用油井本身的數據資源優(yōu)勢，存在著很大隨機性和局限性，難于有針對地、有效地提高抽油機井產量、降低能耗、節(jié)省維護措施作業(yè)成本。

因此，充分利用數據資源，研究基于數據挖掘方法的抽油機井措施推薦與優(yōu)化，對真正實現(xiàn)從“業(yè)務驅動”轉變?yōu)椤皵祿寗印?，有重要的理論意義。隨著油井舉升工況越來越復雜，采油成本不斷上升，基于數據挖掘方法的抽油機井維護措施推薦研究必將促使人工舉升采油朝著更加高效、節(jié)能、環(huán)保、可靠的方向發(fā)展。所以目前基于數據挖掘方法中進行油井維護措施推薦是一個重要的研究方向。本文從機理方法和數據挖掘方法應用于抽油機井措施優(yōu)化的研究現(xiàn)狀兩方面展開調研，分析各方法利弊，并對未來研究方向進行了展望。

1 機理模型研究

國內外專家學者，對如何提改善油井維護措施效果的評價、診斷、預測和優(yōu)化方法進行了大量的研究和實踐。初期油井維護的研究多停留在機理模型的研究上，包括對油井日常維護的探討、故障類型與解決措施的分析、計算機仿真技術應用等。

張昊[1]和郝愛萍[2]分析了油田抽油機井的日常維護與提效措施，闡述了油井抽油機井的日常維護內容，明確抽油機井措施提效主要從確定油井的日常管理基本要求、做好抽油機井抽油泵的故障判別工作、漏失井跟蹤和斷脫井跟蹤這4方面著手。胡良軍[3]圍繞抽油機采油常見故障進行了探討，分析了抽油機偏磨、曲柄銷故障、減速箱滲漏這三類故障出現(xiàn)的原因及問題處理方法。游旭升、陳茂榮[4]以江漢油田為背景，了解到油田進入開發(fā)后期，地層含水逐步上升，造成油井的生產條件和生產參數變化，套管漏失、變形及破損進一步惡化了抽油桿、油管柱和抽油泵的工作環(huán)境，造成了油井維護性作業(yè)頻繁。針對這一情況，細致分析、研究發(fā)現(xiàn)油田以往生產中存在以下5方面問題：（1）注采井網不夠完善（2）部分井腐蝕偏磨嚴重，防偏磨治理不夠理想（3）目前作業(yè)使用的管、桿部分為舊的，使用壽命短，加大維護工作量（4）施工作業(yè)過程中，規(guī)程執(zhí)行不嚴造成工序返工，增加作業(yè)頻次。所以提出油井維護長效機制，通過加強日常管理、完善注水井網、提高維護性措施作業(yè)效果、改善施工工藝、加強質量管理、優(yōu)化管桿組合、加強橫向交流提高作業(yè)質量等方法來延長油井免修期，實現(xiàn)油井維護長效機制。李海燕[5]以土花溝油田為例，具體問題具體分析，結合土花溝油田的實際地質狀況和出油品質，淺析檢泵、熱洗、沖砂三個油井維護工藝流程，得到適用于土花溝油田的具體施工參數，延長了施工作業(yè)周期，提高施工質量。呂斌[6]對新溝油田新一區(qū)進行調研分析，結合目前新一區(qū)油井井況條件差，腐蝕、出砂、出油泥嚴重且井本身低產低液，管理難度大等生產狀況和作業(yè)井次成倍增加，作業(yè)頻次成倍增大的油井維護狀況，經過不斷地摸索、試驗、總結，提出以下方法降低油井維護性作業(yè)井次：（1）加強注入水的處理、改善地層液體的腐蝕性；（2）摸索油井防腐方法，改善油井腐蝕狀況；（3）加強井簡環(huán)境的治理；（4）加強作業(yè)監(jiān)督，提高施工質量。

計算機仿真技術逐漸應用在抽油機井系統(tǒng)措施優(yōu)化上。Lekia等[7]將計算機仿真技術應用于有桿抽油系統(tǒng)設計，對定向井有桿泵舉升系統(tǒng)桿柱載荷計算、桿柱振動與動態(tài)仿真、參數優(yōu)化等問題進行了研究，可以提高動態(tài)參數的仿真精度與優(yōu)化設計結果的符合率。李兆敏等[8]對有桿泵抽油系統(tǒng)進行了能量消耗分析，以機械采油系統(tǒng)效率最高為目標，確立了機械采油系統(tǒng)優(yōu)化設計的目標函數和約束條件，給出了有桿泵抽油時機、桿、泵及抽汲參數的優(yōu)化設計方法。許濤等[9]應用系統(tǒng)動態(tài)參數的計算機仿真方法，在波動方程的基礎上建立系統(tǒng)效率仿真分析數學模型，并根據計算機仿真計算繪制出系統(tǒng)效率隨沖程和沖次的變化關系圖。

通過文獻調研了解到目前油田對抽油機井普遍采用日常維護和事后維修策略，完善抽油機井的日常維護不僅能夠更加準確的對抽油機異常工作狀態(tài)進行判斷，同時也能夠根據存在的問題及時防范和予以相應的維護措施，事后維修即當某種故障導致油井失效而不能正常生產時再進行維修。日常維護只能片面的解決維護措施次數高、作業(yè)成本高等問題，不能從根本上提高維護性措施效果；事后維修策略這種策略代價高，作業(yè)時間長，嚴重影響了油井產量，造成了經濟損失?，F(xiàn)階段無論是日常維護還是事后維修都停留下理論層面和經驗總結上，對具體井進行具體分析，沒有普遍性。

2 措施優(yōu)化的數據挖掘方法

石油工業(yè)已經進入大數據時代。調參、檢泵、洗井、清防蠟等作為抽油機井維護配套措施，在我國各油田普遍采用，用數據挖掘方法與傳統(tǒng)方法相結合來解決抽油機井維護措施推薦及優(yōu)化等問題，成為學者們的研究熱點?；跀祿诰蚣夹g的抽油機井措施效果優(yōu)化正在成為一個重要發(fā)展方向。

2007年，廖銳全[10]以GM (1, 1)模型為基礎，引進累加法，建立了一種數學模型對油井措施費用進行預測，實例計算結果表明，新GM (1, 1) 模型的平均誤差比GM (1,1) 模型誤差稍小。2008年，大慶石油學院碩士畢業(yè)生王鵬珍[11]從大慶油田目前生產狀況入手，分析了影響措施井層選擇的因素，并對其進行了歸納分類，在此基礎上應用模糊綜合評判方法對措施井層進行選擇，建立了綜合考慮多種目標的油井措施多目標規(guī)劃模型，運用回歸分析法來預測措施效果的評價指標，如增油量、含水率、產液量等。最后進行了相應的軟件編制。2010年，王飛飛、史培玉等人[12]通過分析灰色 GM(1,1)模型的建模原理，對初始序列進行對數變換，以改善其光滑性；利用歐拉改進法構建了改進的灰色 GM(1, 1)預測模型，提高了擬合方程與待擬合系統(tǒng)微分方程之間的近似程度。應用改進模型對輸油管道結蠟速度和結蠟厚度指標的實際統(tǒng)計數據進行了灰色動態(tài)擬合，建立了相應的灰色微分方程和時間響應函數。與傳統(tǒng)模型相比，改進模型有預測精度高靈活性大的特點。2011年，李文華[13]針對稠油井增產措施涉及到多種可選措施，衡量措施效果的指標很多，且各指標之間既有相關性又具有不可公度性，運用主成分分析法與灰色關聯(lián)理論，結合實例分析, 計算了措施的灰色綜合關聯(lián)度，即優(yōu)選系數，為單井措施優(yōu)選的決策者提供了依據。2012年，王文發(fā)[14]通過對油井措施分析，建立油井措施評價指標體系，在此基礎上建立了單項措施效益分析模型、注水措施井或區(qū)塊整體考慮措施井效益分析模型和措施井投資評價模型。2014年，王嘉琳[15]提出一種改進混合蛙跳算法求解該模型，通過經典函數極值優(yōu)化對比，改進算法的性能優(yōu)于PSO 算法和SFLA 算法，實際數據測試表明，優(yōu)選出的措施優(yōu)化方案取得了很好的實際應用效果。2015年，針對油田機采井沒有確定的故障率函數和最佳預防性檢泵周期及檢泵策略，任偉建[16]提出基于威布爾分布的油田機采井故障率研究。通過分析檢泵周期數據、假設并建立分布模型和運用模糊粒子群—模擬退火（FPSO-SA）算法對分布模型進行參數估計并確定機采井故障率函數。同時運用模糊決策分析法計算最佳預防性檢泵周期。同年，張戰(zhàn)敏[17]通過對實際油井檢泵周期的統(tǒng)計分析，建立了檢泵周期概率密度分布模型和檢泵周期的可靠性預測模型，預測精度取決于樣本大小，增大樣本可以提高預測精度。盧麗[18]提出引用二分類logistic 回歸法建立油井熱洗預測模型的思路，利用模型在鄂爾多斯三疊系長8 層的典型低滲稠油M 油藏進行油井熱洗效果的預測。

可以看出，目前基于大數據挖掘的抽油機井油井措施推薦和優(yōu)化應用并不廣泛，更多的是側重石油工程業(yè)務模型改進和經典挖掘方法匹配研究，當前研究局限于具體問題具體分析，還沒有形成一套系統(tǒng)的理論和知識體系、挖掘平臺和算法工具。具體存在以下問題：第一，多數研究完全屬于根據用戶需求定制開發(fā)，應用過于單一，考慮并不全面，側重于已有方法及算法的簡單移植應用。并沒有考慮整個系統(tǒng)的優(yōu)化問題，也沒有充分考慮抽油井生產和措施事件數據的多維性從不同粒度對系統(tǒng)進行有效的建模。第二，由于數據、模型、算法的復雜性，中間判斷過程需要過多的人工干預，缺乏通用性和可移植性，特別是在海量生產和措施事件數據背景下，無法滿足工程化要求，已有的研究并未能充分發(fā)揮大數據的特性和優(yōu)勢，真正實現(xiàn)從“業(yè)務驅動”轉變“數據驅動”。第三，以油井生產為核心，多種措施事件共同作用影響油井的產量和系統(tǒng)效率，現(xiàn)有的研究只能定量分析預測單一措施事件的效果，缺乏有效的綜合評價指標體系和方法，不利于維護措施模式和工作參數的推薦評價。因此基于維護措施效果綜合評價體系構建將是今后需要研究的一個重要方向。

3 結束語

綜上所述，無論是機理模型研究還是應用數據挖掘方法，仍存在很多問題，尋求更好的解決方法迫在眉睫，抽油機井維護措施優(yōu)化可以從以下幾個方面展開：

（1）從單一措施的優(yōu)化轉變?yōu)槎啻胧┑膬?yōu)化。因為各個措施效果影響因素眾多且相互關聯(lián)性強，單一考慮一種措施的優(yōu)化，會忽略掉措施之間的相互作用，影響優(yōu)化結果。

（2）嘗試將新的數據挖掘算法應用于措施優(yōu)化中，例如模式匹配，粒關聯(lián)規(guī)則等。余國安[19]早在1900年便將模式識別技術應用于抽油機井下故障的自動診斷上。檀朝東在文[20]將弱通配符模式挖掘算法應用于油田產量預測上，在文[21]應用粒關聯(lián)規(guī)則和混沌時序算法，對油田集輸系統(tǒng)進行能耗預測預警。由此可見已有學者創(chuàng)新性的將各種算法應用于石油行業(yè)并取較好成績，所以要學習借鑒經驗，將新的數據挖掘算法應用于措施優(yōu)化中。

（3）建立一套科學的措施效果評價體系。措施效果的好壞需要科學的指標來進行評定，一直以來并沒有一套被廣泛認定的指標來指導評價工作。所以建立一套科學的指標，形成措施效果評價體系，可以更有針對性的優(yōu)化措施參數，達到事半功倍的效果。

[1] 張昊旻. 淺談油田抽油機井的日常維護及提效措施探討[J]. 化工管理, 2015, 02: 12.

[2] 郝愛萍. 淺談油田抽油機井的日常維護[J]. 中國石油和化工標準與質量, 2011, 06: 128.

[3] 胡良軍. 探討抽油機井常見故障與維護措施[J]. 化學工程與裝備, 2016, 10: 81-82.

[4] 游旭升, 陳茂榮. 建立油井維護長效機制降低維護性作業(yè)井次[J]. 江漢石油科技, 2011, 01: 41-43+65.

[5] 李海燕. 油井維護淺談[J]. 石化技術, 2015, 02: 148.

[6] 呂斌. 淺析如何降低新一區(qū)油井維護性作業(yè)井次[J]. 江漢石油職工大學學報, 2011, 06: 35-37.

[7] S.D.L Lekia, R.D. Evans. A coupled rod and fluid dynamic model for predicting the behavior of sucker-rod pumping systems [J]. SPE Production & Facilities, 1995, 10(01): 26-33.

[8] 李兆敏, 林日億, 付路長, 等. 有桿抽油系統(tǒng)效率分析及抽汲參數優(yōu)化設計[J]. 石油學報. 2005, 26(5): 102-106.

[9] 許濤, 張公社, 李星, 等. 有桿抽油機系統(tǒng)效率影響的仿真模型[J]. 斷塊油氣田, 2006, 05: 77-78+94.

[10] 廖銳全, 李勇, 張頂學, 等. 基于累加和GM(1,1)的油井措施費用預測模型[J]. Journal of Oil and Gas Technology, 2007(4): 105-107.

[11] 王朋珍. 基于模糊理論的油井措施多目標規(guī)劃研究[D]. 大慶石油學院, 2008.

[12] 李文華, 楊亞仿, 朱曉輝. 灰色關聯(lián)分析方法在稠油井措施優(yōu)選中的應用[J]. 長江大學學報: 自然版, 2011, 08(6): 74-77.

[13] 王飛飛, 史培玉, 王志亮, 等. 灰色預測改進模型在結蠟規(guī)律預測中的應用[J]. 油氣儲運. 2010, 29(8): 592-594.

[14] 王文發(fā). 油井措施評價指標與效益分析模型的研究[J]. 計算機與數字工程, 2012, 40(5): 63-65.

[15] 王嘉琳, 張強, 劉齊. 改進混洗蛙跳算法在油井措施優(yōu)化中的應用[J]. 長春理工大學學報(自然科學版). 2014(6) : 143-150.

[16] 任偉建, 任欣元, 王磊, 等. 基于威布爾分布的油田機采井故障率研究[J]. 信息與控制. 2015(6) : 722-728.

[17] 張戰(zhàn)敏. 抽油機井檢泵周期可靠性預測模型與實際應用[J]. 價值工程, 2015, 34(8): 31-32.

[18] 盧麗, 夏彪. 二分類logistic回歸建立油井熱洗效果預測模型[J]. 復雜油氣藏, 2015(1): 83-86.

[19] 余國安, 彭勇. 應用模式識別技術實現(xiàn)抽油機井下故障自動診斷[J]. 西安石油學院學報, 1990, 5(1): 23-33.

[20] C.D. Tan, F. Min, M. Wang, H.R. Zhang and Z.H. Zhang, “Discovering Patterns With Weak-Wildcard Gaps”, IEEE Access, 2016(4): 4922-4932.

[21] 檀朝東, 項勇, 趙昕銘, 等.基于大數據的油氣集輸系統(tǒng)生產能耗時序預測模型[J]. 石油學報. 2016, 37S (2): 158-164.

Research Progress on Optimizing Maintenance Measures of Pumping Well

GAO Lijie*, KAN Changxuan, GE Keke, TAN Chaodong

(College of Petroleum Engineering, China University of Petroleum, Beijing 102249, China)

Lowsystem efficiency, high energy consumption, stuck pump, and a series of problems occurring after a long time of exploitation of pumping wells. So the oilfield should be maintained to improve the condition. The maintenance measures include pump checking, parameter adjusting, paraffin removal, flushing, sand cleansing, anti-scaling, and so on. This paper summarizes the research progress of the optimization of pumping well maintenance measures from two aspects: the research status of the mechanism model and the application status of the data mining method. The advantages and disadvantages of the two methodsare analyzed, and the future research directions areprospected.

optimizing maintenance measures; data mining; research progress

10.19551/j.cnki.issn1672-9129.2017.01.07

TP3

A

1672-9129(2017)01-0025-03

2017-01-13；

2017-01-25。

高麗潔(1993-)，女，遼寧寬甸，學生，碩士研究生，主要研究方向：數據挖掘、油井措施診斷。Email：305642066@qq.com