周斌， 邢林林， 張敏

(山東理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院， 淄博 255000)

在石油開采中抽油機井一直占居首要地位，及時、準(zhǔn)確地掌握油井采油生產(chǎn)狀況對提高油田整體經(jīng)濟效益具有重大意義。示功圖是直接了解油井工作狀況的主要手段，對示功圖進行量化分析有助于油井工況診斷[1-2]和油井功圖計產(chǎn)[3-4]。抽油機井各種工況示功圖基本上都具有不同的幾何特征，具體主要表現(xiàn)為示功圖凡爾開閉點位置變化[5-7]。因此，精準(zhǔn)識別示功圖凡爾開閉點位置對示功圖的精確量化分析尤為重要。

目前抽油機井示功圖凡爾開閉點識別方法主要有：基于泵示功圖識別方法、基于地面示功圖識別方法。多數(shù)示功圖凡爾開閉點識別方法是基于泵示功圖識別的，主要是在分析泵示功圖(由實測地面示功圖或?qū)崪y電參數(shù)通過相應(yīng)模型計算得到)曲線幾何特征基礎(chǔ)上，利用拐點曲率變化最大[8-12]、拐點法線方向變化最大[13]、四方向鏈碼無限光滑壓縮與兩種多邊形近似后拐點變化[14-15]等方法進行凡爾開閉點識別。目前對基于地面示功圖凡爾開閉點識別方法的研究很少，主要是根據(jù)凡爾開閉點物理意義，在對實測地面示功圖上凡爾開閉點位置理論分析基礎(chǔ)上，利用分區(qū)、多種去噪、窮舉比較尋找最優(yōu)解策略進行凡爾開閉點識別[5]。以上研究取得了較好的成效，但仍存在一定局限性：一是在以泵示功圖為研究載體的識別方法中，阻尼系數(shù)問題會導(dǎo)致模型計算結(jié)果與實際測量值之間存在一定的精度誤差；二是在機電液耦合復(fù)雜系統(tǒng)中，大量的噪聲或過多的去噪都會干擾到有用的原始數(shù)據(jù)點，易產(chǎn)生誤判現(xiàn)象；三是受鏈碼方向個數(shù)和匹配多邊形個數(shù)限制，原有的采用四方向鏈碼對示功圖輪廓提取結(jié)果比較粗化且匹配的多邊形有限，會影響凡爾開閉點的精確定位；四是對數(shù)據(jù)點無限光滑壓縮、窮舉比較等策略不適合對海量實時數(shù)據(jù)快速處理。上述局限性影響了已有示功圖凡爾開閉點識別方法的實際應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)生產(chǎn)環(huán)境下，抽油機井采油生產(chǎn)系統(tǒng)獲取了大量實時數(shù)據(jù)。針對目前抽油機井示功圖凡爾開閉點識別研究的局限性，結(jié)合大數(shù)據(jù)下采油生產(chǎn)特點，探討如何有效運用圖像處理方法，利用實測地面示功圖來進一步提高凡爾開閉點識別精準(zhǔn)性和實用性，對采油生產(chǎn)和采油工程都具有重要的研究和應(yīng)用價值。

抽油機井地面示功圖是由光桿上懸點載荷與懸點位移組成的二值圖像，受油井地面、井筒和地層多方位因素影響，地面示功圖復(fù)雜多變。有研究表明：八方向鏈碼可以快速、精準(zhǔn)地提取復(fù)雜二值圖像輪廓[16-19]。鏈碼方向個數(shù)的增加表明可以匹配的圖形形狀個數(shù)也會增加，有利于目標(biāo)的精準(zhǔn)匹配。設(shè)置合適的迭代次數(shù)可以快速、有效地進行圖像處理。基于此，提出一種基于八方向鏈碼形狀匹配的抽油機井地面示功圖凡爾開閉點識別方法。在對抽油機井理論示功圖和凡爾開閉點物理表示意義理論分析基礎(chǔ)上，首先用自定義的八方向鏈碼對預(yù)處理后的實測地面示功圖進行輪廓提取，再建立圖形形狀匹配庫，然后在設(shè)定的迭代次數(shù)內(nèi)進行輪廓光滑和重復(fù)鏈碼壓縮直至得到與匹配庫內(nèi)相匹配的圖形形狀，最后根據(jù)匹配的圖形形狀定位凡爾開閉點。利用勝利油田某區(qū)塊1 650個實測地面示功圖樣本，從凡爾開閉點定位、工況識別兩方面進行驗證。

1 抽油機井理論示功圖和凡爾開閉點物理表示意義

抽油機井理論示功圖是在光桿只受抽油桿柱與活塞截面積以上液柱的靜載荷影響下繪制的，如圖1所示。

S為光桿位移，m；P為光桿上載荷，kN；Sr為光桿沖程；Sp為活塞沖程(有效沖程)；Sl為加載沖程損失；Su為卸載沖程損失；Pl為活塞上液柱重量；A(E)、B、C(F)、D點為凡爾點，其中A(E)為游動凡爾關(guān)閉點(即下死點)，B為固定凡爾打開點，C(F)為固定凡爾關(guān)閉點(即上死點)，D為游動凡爾打開點；A(E)→B→C(F)→D→A(E)表示一個沖程，即抽油泵的一個工作周期，其中A(E)→B→C(F)表示上沖程，是加載并做功過程，C(F)→D→A(E)表示下沖程，是卸載并做功過程圖1 理論示功圖Fig.1 Theoretical dynamometer card

受砂、蠟、水、氣、供液、稠、振動、漏失等多種因素影響，實測地面示功圖比理論示功圖圖形復(fù)雜很多[20]，凡爾在打開和關(guān)閉時會出現(xiàn)延遲或提前現(xiàn)象，游動凡爾關(guān)閉點(A點)和下死點(位移最小點，E點)、固定凡爾關(guān)閉點(C點)和上死點(位移最大點，F(xiàn)點)都會出現(xiàn)不重合現(xiàn)象。

2 基于八方向鏈碼形狀匹配的地面示功圖凡爾開閉點識別方法

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)采集規(guī)范化處理。從抽油機井采油生產(chǎn)現(xiàn)場采集的地面示功圖數(shù)據(jù)由多個離散數(shù)據(jù)點組成，并且都以下死點為位移最小點，即示功圖數(shù)據(jù)的起始點(漂移情況不考慮) ，上死點為位移最大點，每個示功圖采集的數(shù)據(jù)點總數(shù)是一樣的。

數(shù)據(jù)歸一化處理。地面示功圖中每個數(shù)據(jù)點都是由一組不同的位移值和載荷值組成，采用式(1)將示功圖數(shù)據(jù)歸一化到[0,1]范圍。

(1)

式(1)中：n=1,2,…,N，N為每個示功圖含有的數(shù)據(jù)點總數(shù)；dn和ln分別為示功圖中每個數(shù)據(jù)點的位移值和載荷值；dmax和dmin分別為示功圖數(shù)據(jù)中位移的最大值和最小值，lmax和lmin分別為示功圖數(shù)據(jù)中載荷的最大值和最小值。

2.2 鏈碼輪廓提取

2.2.1 八方向鏈碼定義

地面示功圖數(shù)據(jù)歸一化后，通過式(2)可以得到地面示功圖數(shù)據(jù)中每個數(shù)據(jù)點的角度。

an=arctan[(ln-ln-1)/(dn-dn-1)]

(2)

式(2)中：an為示功圖中每個數(shù)據(jù)點的角度，n=2,3,…,N，N為每個示功圖含有的數(shù)據(jù)點總數(shù)。

地面示功圖中第一個數(shù)據(jù)點的角度計算公式為

a1=arctan[(l1-lN)/(d1-dN)]

(3)

傳統(tǒng)的八方向鏈碼中，方向符數(shù)字0、1、2、3、4、5、6、7分別表示八方向鏈碼的8個方向，即0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°。通過對抽油機井理論示功圖的分析可知，下沖程階段是從固定凡爾關(guān)閉點(即上死點)開始到游動凡爾關(guān)閉點(即下死點)結(jié)束的一個過程，也是位移逐漸減小的一個過程，在這個過程中，由式(2)計算得到的角度會出現(xiàn)負(fù)角度。實測地面示功圖圖形復(fù)雜多變，為了更精準(zhǔn)地描述實測地面示功圖輪廓，通過式(4)重新定義了八方向鏈碼。

(4)

式(4)中：Cn為功圖中每個數(shù)據(jù)點的鏈碼方向符數(shù)字，n=1,2,…,N。

2.2.2 地面示功圖鏈碼輪廓提取

通過式(2)～式(4)得到實測地面示功圖中每個數(shù)據(jù)點的方向符數(shù)字后，原始的由多個離散數(shù)據(jù)點組成的地面示功圖轉(zhuǎn)變成了由多個0～7數(shù)字形成的圖形，完成了對實測地面示功圖的鏈碼輪廓提取。八方向鏈碼輪廓提取后的地面示功圖樣例如圖2所示。

圖2 八方向鏈碼輪廓提取后的地面示功圖樣例Fig.2 Example of surface dynamometer card contour extraction based on 8-direction chain code

2.3 形狀匹配

2.3.1 形狀匹配庫建立

目前在基于泵示功圖和鏈碼的凡爾開閉點識別研究中，主要采用四方向鏈碼提取功圖輪廓，用兩個多邊形(四邊形和六邊形)匹配多次光滑、壓縮后形成的鏈碼輪廓圖形形狀[14-15]。對于復(fù)雜多變的地面示功圖，其鏈碼輪廓在多次光滑、壓縮后形成的圖形形狀也會是多變的，若匹配的圖形形狀個數(shù)只有上述兩種時會影響到凡爾開閉點的精確定位。隨著方向個數(shù)的增加，八方向鏈碼提取的功圖輪廓能匹配的圖形形狀個數(shù)也會增加。

為確保算法的穩(wěn)健性，建立形狀匹配庫，存儲多個用于匹配的鏈碼圖形形狀。這個形狀匹配庫是可以補充更新的。通過對大量實測地面示功圖八方向鏈碼輪廓圖形形狀(2 000次數(shù)內(nèi)光滑和壓縮后形成)的分析和比較，目前提取出8個用于匹配的鏈碼圖形形狀，對應(yīng)的鏈碼分別是：[2, 1, 0, 7, 6, 5, 4, 3](八邊形)、[2, 1, 0, 7, 6, 5, 4, 5, 6, 5, 4, 3](十二邊形)、[2, 1, 0, 7, 6, 5, 4, 5]、[2, 1, 0, 7, 6, 5, 4]、 [2, 0, 7, 6, 5, 4]、[2, 7, 6, 5, 4, 3]、[2, 7, 6, 5, 4]、 [2, 1, 0, 7, 6, 5, 4, 5, 6, 5, 4]。形狀匹配庫中八邊形和十二邊形適用于絕大多數(shù)地面示功圖的匹配，其中十二邊形主要適用于右下角有凹面的圖形。

2.3.2 圖像平滑

采用平均法實現(xiàn)對地面示功圖的平滑，就是對地面示功圖中的所有數(shù)據(jù)點(第一數(shù)據(jù)點和最后一個數(shù)據(jù)點除外)采用相鄰3點的平均值取代中間點的值來產(chǎn)生功圖平滑效果。該方法對地面示功圖具有去噪作用，可表示為

(5)

式(5)中：n=2,3,…,N-1，N為每個示功圖含有的數(shù)據(jù)點總數(shù)；Dn和Ln分別為每個數(shù)據(jù)點的相鄰3點的位移平均值和載荷平均值。Dn和Ln不加入下一點的運算，dn、ln和Dn、Ln是兩個獨立的數(shù)組。

地面示功圖中第一個數(shù)據(jù)點和最后一個數(shù)據(jù)點的計算公式為

(6)

式(6)中：D1、L1和DN、LN都不加入下一點的運算。

2.3.3 鏈碼壓縮

鏈碼壓縮的目的是移除掉連續(xù)重復(fù)的鏈碼方向符數(shù)字，從而得到一個具有唯一識別特征的鏈碼圖形形狀。采用一階差分實現(xiàn)鏈碼壓縮。如鏈碼[2, 2, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 7, 7, 0, 0, 0, 6, 6, 6, 5, 5, 4, 4, 4, 3]，壓縮后的鏈碼為[2, 1, 0, 7, 0, 6, 5, 4, 3]。

2.3.4 迭代法形狀匹配

迭代法形狀匹配是指采用八方向鏈碼提取地面示功圖輪廓，通過一定迭代次數(shù)的圖像平滑、鏈碼壓縮，直至得到和形狀匹配庫里相匹配的鏈碼圖形形狀。比如上述壓縮后的鏈碼[2, 1, 0, 7, 0, 6, 5, 4, 3]，與形狀匹配庫里的鏈碼圖形形狀都不匹配，得需經(jīng)過幾次或多次迭代次數(shù)的平滑和壓縮處理，直到滿足匹配后終止。這一過程中迭代次數(shù)的選擇是確?？梢钥焖偾矣行нM行圖像處理的關(guān)鍵。通過大量地面示功圖實例驗證，選用2 000次迭代次數(shù)。如果超過這個迭代次數(shù)后還沒有匹配成功就停止迭代，將迭代停止后的壓縮鏈碼圖形形狀補充至形狀匹配庫中，再重新進行匹配。

2.4 凡爾開閉點定位

對于形狀匹配庫中的8個鏈碼，分別采用如下規(guī)則進行凡爾開閉點的定位。

鏈碼[2, 1, 0, 7, 6, 5, 4, 3](八邊形)中有7個拐點，從左至右排序為：2→1、1→0、0→7、7→6、6→5、5→4、4→3。第1個拐點(2→1)、第4個拐點(7→6)、第5個拐點(6→5)分別對應(yīng)凡爾開閉點中的B點、C點、D點，其中B點和D點坐標(biāo)為對應(yīng)拐點中躍變前的那個點的坐標(biāo)，C點坐標(biāo)為對應(yīng)拐點中躍變后的那個點的坐標(biāo)。由于每個地面示功圖數(shù)據(jù)采集時都是從下死點開始，故A點為原始地面示功圖中的第一個點。

鏈碼[2, 1, 0, 7, 6, 5, 4, 5] 、[2, 1, 0, 7, 6, 5, 4]中4個凡爾開閉點的定位和坐標(biāo)取值策略同鏈碼[2, 1, 0, 7, 6, 5, 4, 3](八邊形)一樣。

鏈碼[2, 0, 7, 6, 5, 4]中有5個拐點，第1個拐點(2→0)、第3個拐點(7→6)、第4個拐點(6→5)分別對應(yīng)凡爾開閉點中的B點、C點、D點。4個凡爾開閉點的坐標(biāo)取值策略如上所述。

鏈碼[2, 7, 6, 5, 4, 3] 、[2, 7, 6, 5, 4]中第1個拐點(2→7)、第2個拐點(7→6)、第3個拐點(6→5)分別對應(yīng)凡爾開閉點中的B點、C點、D點。4個凡爾開閉點的坐標(biāo)取值策略同上。

鏈碼[2, 1, 0, 7, 6, 5, 4, 5, 6, 5, 4, 3](十二邊形)中有11個拐點，第1個拐點(2→1)、第4個拐點(7→6)、第9個拐點(從左至右第2個6→5拐點)分別對應(yīng)凡爾開閉點中的B點、C點、D點，這三點坐標(biāo)分別為對應(yīng)拐點中躍變后的那個點的坐標(biāo)，A點仍為原始地面示功圖中的第1個點。

鏈碼[2, 1, 0, 7, 6, 5, 4, 5, 6, 5, 4]中4個凡爾開閉點的定位和坐標(biāo)取值策略同鏈碼[2, 1, 0, 7, 6, 5, 4, 5, 6, 5, 4, 3](十二邊形)一樣。

2.5 基于八方向鏈碼形狀匹配的地面示功圖凡爾開閉點識別流程

基于八方向鏈碼形狀匹配的地面示功圖凡爾開閉點識別流程具體如圖3所示。

圖3 基于八鏈碼形狀匹配的地面示功圖凡爾開閉點識別流程圖Fig.3 Flow diagram of the valve opening and closing points recognition in surface dynamometer cards based on 8-direction chain code and shape matching

3 應(yīng)用實例

選用勝利油田某區(qū)塊(典型的高壓低滲稀油油藏區(qū)塊)1 650個實測地面示功圖實例作為研究對象，其中包含11種油井工況：正常、供液不足、抽油桿斷脫、連抽帶噴、泵卡、泵游動凡爾失靈、結(jié)蠟、油管漏失、泵漏、游動凡爾漏失、固定凡爾漏失。分別采用本文所提基于八方向鏈碼形狀匹配凡爾開閉點識別方法(eight-direction chain code and shape matching method，ECCSM)、已有的基于四方向鏈碼多邊形近似凡爾開閉點識別方法(four-direction chain code and polygonal approximation method，F(xiàn)CCPA，該方法在鏈碼方向上舍去了-135°～-45°[14-15])和改進的基于四方向鏈碼多邊形近似凡爾開閉點識別方法(improved four-direction chain code and polygonal approximation method，IFCCPA，該方法將FCCPA方法中舍去的鏈碼方向補充完整)從凡爾開閉點定位、工況識別兩方面進行應(yīng)用結(jié)果對比。

3.1 凡爾開閉點定位結(jié)果與分析

為了驗證方法的有效性，結(jié)合凡爾開閉點物理表示意義，實驗從4個方面進行：①理論示功圖的凡爾開閉點定位結(jié)果；②11種油井工況地面示功圖的凡爾開閉點定位結(jié)果；③分別采用ECCSM、IFCCPA和FCCPA 3種凡爾開閉點識別方法對正常和供液不足兩種油田最常見抽油機井工況進行凡爾開閉點定位結(jié)果對比；④單油井理論日產(chǎn)液量功圖計算精度分析。

3.1.1 理論示功圖的凡爾開閉點定位結(jié)果

理論示功圖的凡爾開閉點定位結(jié)果示意圖如圖4所示?？梢钥闯?，抽油泵的4個凡爾開閉點應(yīng)該位于功圖的4個頂點。由圖4可知，該方法提取出的4個點都在平行四邊形的4個頂點處，說明定位結(jié)果是準(zhǔn)確的。

圖4 理論示功圖的凡爾開閉點定位結(jié)果示意圖Fig.4 Sketch map of the valve opening and closing points location in theoretical dynamometer card

3.1.2 11種抽油機井工況地面示功圖的凡爾開閉點定位結(jié)果

11種抽油機井工況地面示功圖的凡爾開閉點定位結(jié)果如圖5所示。受地面、井筒、地層多方位因素影響，油井工況復(fù)雜多變，實測地面示功圖因而形狀迥異，給凡爾開閉點的精確定位帶來很大干擾影響。但通過采用自定義的八方向鏈碼對預(yù)處理后的地面示功圖進行輪廓提取，建立形狀匹配庫，在限定的迭代次數(shù)內(nèi)進行輪廓光滑和鏈碼壓縮直至形狀匹配成功，再根據(jù)匹配形狀定位規(guī)則可以實現(xiàn)對凡爾開閉點的精準(zhǔn)識別。

3.1.3 兩種常見工況下不同方法對地面示功圖的凡爾開閉點定位結(jié)果對比

兩種常見工況下不同方法對地面示功圖的凡爾開閉點定位結(jié)果對比如圖6所示。由于在提取地面示功圖輪廓時鏈碼方向舍去了-135°～-45°，這會影響游動凡爾打開點(D點)的定位。根據(jù)機理分析可知，兩種工況下，游動凡爾打開點(D點)定位應(yīng)靠近最右下角拐點，但從圖6中可以看到FCCPA方法對兩種工況的游動凡爾打開點(D點)的定位明顯遠(yuǎn)離最右下角拐點，都比ECCSM和IFCCPA兩種凡爾開閉點識別方法的定位小很多，所以ECCSM和IFCCPA兩種識別方法比FCCPA識別方法對凡爾開閉點的定位要合理；雖然鏈碼方向全角度下提取地面示功圖輪廓，但鏈碼方向個數(shù)的限制使得能匹配的圖形形狀有限，這也會影響凡爾開閉點的定位[游動凡爾關(guān)閉點(A點)除外，該點定位于預(yù)處理后功圖數(shù)據(jù)的起始點]。圖6中，兩種工況下，IFCCPA方法與ECCSM方法相比，對固定凡爾打開點(B點)和游動凡爾打開點(D點)的定位都較遠(yuǎn)離功圖對應(yīng)拐點，所以ECCSM凡爾開閉點識別方法對實測地面示功圖凡爾開閉點的定位相對更合理一些。

圖5 11種抽油機井工況地面示功圖的凡爾開閉點定位結(jié)果Fig.5 Results of the valve opening and closing points location in surface dynamometer cards of eleven kinds of working conditions from sucker-rod pumping wells

圖6 兩種常見工況下不同方法對地面示功圖的凡爾開閉點定位結(jié)果對比Fig.6 Comparison results of the valve opening and closing points location of surface dynamometer cards by different methods in two kinds of common working conditions

3.1.4 單油井理論日產(chǎn)液量功圖計算精度分析

抽油機井功圖量油中單油井理論日產(chǎn)液量計算公式[9,13]

Qp=1 440SpApnfre

(7)

式(7)中：Qp為日產(chǎn)液量，m3/d；Sp為活塞有效沖程，m；Ap為活塞橫截面積，m2；nfre為沖次，min-1。

從式(7)可以看出，單油井日產(chǎn)液量功圖計算精度主要和Sp關(guān)聯(lián)，Sp等于游動凡爾打開點(D點)和關(guān)閉點(A點)之間位移差(圖1)。從圖6可以得出，采用ECCSM凡爾開閉點識別方法計算得到的Sp精度更高，由此計算得到的日產(chǎn)液量精度也更高。

3.2 工況識別結(jié)果對比

此部分所用抽油機井工況樣本庫根據(jù)60口抽油機井的油井作業(yè)記錄建立，包含11種工況(圖5)，每種工況有150個樣本，共1 650個樣本。

實測地面示功圖有12個特征參數(shù)：沖程、沖次、示功圖實際面積、最大和最小載荷、最大最小載荷比、活塞上液注重量、有效沖程、加載和卸載沖程損失、提前加載和卸載位置[21]。其中有效沖程、加載和卸載沖程損失、提前加載和卸載位置5個特征參數(shù)值的計算是通過對地面示功圖凡爾開閉點位置的提取來實現(xiàn)的。具體計算如下。

沖程、沖次、最大和最小載荷不用計算，可從地面示功圖數(shù)據(jù)中直接獲得；功圖實際面積為示功圖采集點所圍成的封閉曲線面積；最大最小載荷比為最大載荷與最小載荷的比值；活塞上液柱重量為最大載荷與最小載荷之差；有效沖程為游動凡爾打開點(D點)與游動凡爾關(guān)閉點(A點)之間的位移差；加載沖程損失為固定凡爾打開點(B點)與游動凡爾關(guān)閉點(A點)之間的位移差；卸載沖程損失為固定凡爾關(guān)閉點(C點)與游動凡爾打開點(D點)之間的位移差；提前加載位置是從游動凡爾關(guān)閉點(A點)開始到游動凡爾打開點(D點)之間斜率正負(fù)反向的第一個點的位移；提前卸載位置是從固定凡爾關(guān)閉點(C點)開始到固定凡爾打開點(B點)之間斜率正負(fù)反向的第一個點的位移。

實驗時將樣本庫中的1 650個工況樣本平均分成訓(xùn)練集和測試集2部分，各包含825個樣本，其中每種工況均包含75個樣本。

采用支持向量機(support vector machine，SVM)一對一兩分類器。測試集中樣本數(shù)有825個，其中11個大類中每類的正例樣本數(shù)和反例樣本數(shù)均為75個。識別正確率為測試集中分類正確的樣本數(shù)占樣本總數(shù)的比例[22]。重復(fù)做5次實驗，每次實驗的訓(xùn)練集和測試集都不一樣。

最后，用上述3種凡爾開閉點識別方法分別與SVM一對一兩分類器結(jié)合形成3種抽油機井工況識別方法：基于八方向鏈碼形狀匹配凡爾開閉點識別的支持向量機工況識別方法，SVM_ECCSM；基于四方向鏈碼多邊形近似凡爾開閉點識別的支持向量機工況識別方法，SVM_FCCPA；基于改進的四方向鏈碼多邊形近似凡爾開閉點識別的支持向量機工況識別方法，SVM_IFCCPA。分別采用這3種工況識別方法對抽油機井工況的識別結(jié)果進行對比。將5次實驗結(jié)果的平均值作為最終實驗結(jié)果，具體如表1所示。

工況識別結(jié)果分析如下。

表1 不同凡爾開閉點識別方法下工況識別結(jié)果對比Table 1 Comparison results of the working condition recognition based on different valve opening and closing points recognition methods

(1)基于八方向鏈碼形狀匹配凡爾開閉點識別的支持向量機工況識別方法(SVM_ECCSM)比基于四方向鏈碼多邊形近似凡爾開閉點識別的支持向量機工況識別方法(SVM_FCCPA)和基于改進的四方向鏈碼多邊形近似凡爾開閉點識別的支持向量機工況識別方法(SVM_IFCCPA)對抽油機井工況的識別率分別提高了近1%和0.1%。所提基于八方向鏈碼形狀匹配凡爾開閉點識別方法更有助于對抽油機井工況的精準(zhǔn)識別。

(2)在同一口油井、同一個實測地面示功圖的12個特征參數(shù)中，有效沖程、加載和卸載沖程損失、提前加載和卸載位置這5個特征參數(shù)值的變化直接影響上述3種工況識別方法對抽油機井工況的識別效果，而凡爾開閉點的定位精準(zhǔn)性又直接影響這5個特征參數(shù)值的變化。采用鏈碼全角度提取地面示功圖輪廓，IFCCPA方法比FCCPA方法對凡爾開閉點的定位較合理，故SVM_IFCCPA方法比SVM_FCCPA方法對抽油機井工況的識別效果好；除采用鏈碼全角度提取功圖輪廓外，還采用形狀匹配庫進行形狀匹配，所提凡爾開閉點識別方法(ECCSM)比IFCCPA方法對凡爾開閉點的定位更合理，故SVM_ECCSM 方法比SVM_IFCCPA方法能進一步提高對抽油機井工況的識別效果。

4 結(jié)論

(1)提出一種基于八方向鏈碼形狀匹配的抽油機井地面示功圖凡爾開閉點識別方法，該方法通過分析理論示功圖和凡爾開閉點物理表示意義，采用自定義八方向鏈碼進行輪廓提取、建立圖形形狀匹配庫、設(shè)置合適的迭代次數(shù)進行輪廓光滑、鏈碼壓縮直至形狀匹配成功等方式進行地面示功圖凡爾開閉點識別，提高了算法的穩(wěn)健性。實例應(yīng)用結(jié)果表明該方法比已有的和改進的基于四方向鏈碼多邊形近似凡爾開閉點識別方法對凡爾開閉點的定位更精準(zhǔn)。

(2)該方法利用實測地面示功圖進行凡爾開閉點識別，克服了在以泵示功圖為研究載體的識別方法中不可避免出現(xiàn)的模型計算結(jié)果與實際測量值之間存在精度誤差問題；設(shè)定合適的迭代次數(shù)進行數(shù)據(jù)點平滑(去噪)、壓縮和形狀匹配，既可以降低對有用原始數(shù)據(jù)點的干擾，減少誤判現(xiàn)象的發(fā)生，又可以快速、有效地處理海量實時數(shù)據(jù)，更適合于大數(shù)據(jù)環(huán)境下的采油生產(chǎn)；建立可以補充更新的形狀匹配庫，更有利于凡爾開閉點的精確定位。實例應(yīng)用結(jié)果表明：在正常和供液不足兩種油井常見工況下功圖計產(chǎn)方面，該方法計算得到的有效沖程精度更高，由此得到的日產(chǎn)液量精度也更高；在抽油機井工況識別方面，基于該方法的識別效果比已有的基于四方向鏈碼多邊形近似凡爾開閉點識別方法提高了近1%，從而進一步提高了該方法的工程實用性。