基于数据挖掘的潜油电泵系统运行评价研究

发布时间：2017-03-27 04:11

  本文关键词：基于数据挖掘的潜油电泵系统运行评价研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：根据油藏开发阶段划分标准,国内正在投产的陆上油田绝大多数已经处于开发的中晚期,进入产量递减、高含水率阶段。潜油电泵以其大排量、高扬程等独有的优势,在当前的采油企业中发挥着举足轻重、不可替代的作用。但是,在潜油电泵的运行和管理过程中存在管理粗放、分块化管理、技术更新滞后等实际问题。如何使潜油电泵高效运行、降低生产成本是目前油田生产科技工作者面临的一个重要课题。本文从潜油电泵固有特点出发,在充分研究国内外潜油电泵技术、应用及管理等经验的基础上,针对潜油电泵系统评价进行了较为系统的理论研究、算法研究和实验研究。首先,提出了潜油电泵系统综合运行评价,构建了基于数据挖掘的潜油电泵系统运行评价模型,旨在提高潜油电泵的工作效率,延长潜油电泵机组的使用寿命。潜油电泵系统运行评价由潜油电泵系统经济效益性评价、潜油电泵系统技术运行性评价和潜油电泵系统安全可靠性评价三个部分组成,通过模糊评价法构建潜油电泵系统评价综合模型。其次,提出了一种数据挖掘模型自动选择方法。该方法根据数据挖掘算法的特征与潜油电泵系统评价指标筛选的实际需求特征,在众多数据挖掘算法中选择了聚类分析法来完成潜油电泵系统评价的指标筛选功能。本文运用针对变量筛选的R型聚类分析法,创建了15项经济性评价指标、22项技术性评价指标和19项可靠性评价指标。基于层次分析法,对各层次评价指标确立了合理的权重值。再次,构建了潜油电泵系统综合评价模型。提出一种变步长LM-BP神经网络改进算法,运用该算法建立了经济性评价模型。同时,应用数据挖掘算法中的主成分分析法和经典的回归分析方法,构建了技术性评价模型。基于层次分析法和模糊评价方法,结合潜油电泵可靠性各项评价指标的权重,建立了可靠性评价模型。根据潜油电泵经济性、技术性、可靠性三部分关系矩阵以及权重向量,运用综合评价法,构建了潜油电泵系统综合评价模型。最后,对基于数据挖掘的潜油电泵运行评价进行实证分析。选择目前油田占有量较高的具有代表性的150m3/d泵做为评价实例,以B2-20-P41等10口潜油电泵井的近4年共计17220条记录、26个字段的基础数据作为评价样本。首先,分别从经济性、技术性和可靠性三方面给出了专项评价;其次,结合专项评价结果,最终给出了潜油电泵系统综合评价结果。评价结果与该井的实际经济效益、潜油泵工作效率、电泵机组可靠度等相符合。
【关键词】：数据挖掘 综合评价 潜油电泵 聚类分析 改进LM-BP算法
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TE933.3
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 创新点摘要7-10
• 第一章 绪论10-23
• 1.1 研究背景10-14
• 1.1.1 潜油电泵重要地位10-11
• 1.1.2 潜油电泵固有的特点11-13
• 1.1.3 潜油电泵系统评价的重要性13-14
• 1.2 国内外研究现状14-19
• 1.2.1 国外研究现状14-16
• 1.2.2 国内研究现状16-17
• 1.2.3 国内外研究综述17-19
• 1.3 论文研究思路与内容19-21
• 1.3.1 研究思路19-20
• 1.3.2 研究内容20-21
• 1.4 论文结构与内容安排21-22
• 1.5 本章小结22-23
• 第二章 潜油电泵系统运行评价理论研究框架23-46
• 2.1 潜油电泵系统工作效率的影响因素分析23-30
• 2.1.1 潜油电泵系统组成及工作原理23-24
• 2.1.2 潜油泵的特性曲线分析24-27
• 2.1.3 潜油电泵系统工作效率的影响因素分析27-30
• 2.2 潜油电泵系统运行评价30-32
• 2.2.1 潜油电泵系统评价的要素选择30-31
• 2.2.2 潜油电泵系统运行评价流程31-32
• 2.3 数据挖掘在潜油电泵系统运行评价中的应用32-34
• 2.3.1 数据挖掘方法在潜油电泵评价指标确定上的应用33
• 2.3.2 数据挖掘方法在确定指标权重上的应用33-34
• 2.3.3 数据挖掘方法在潜油电泵模型建立上的应用34
• 2.4 数据挖掘方法选择模型34-45
• 2.4.1 数据挖掘方法选择模型的原理35-36
• 2.4.2 常用数据挖掘算法36-40
• 2.4.3 数据挖掘方法的特征集合的构建40-42
• 2.4.4 数据挖掘任务的特征集合的构建42-44
• 2.4.5 数据挖掘方法选择模型44-45
• 2.5 本章小结45-46
• 第三章 基于数据挖掘的潜油电泵系统运行评价研究46-85
• 3.1 基于数据挖掘的潜油电泵系统评价指标研究46-64
• 3.1.1 预选指标的选取原则46-47
• 3.1.2 潜油电泵系统运行评价的预选指标选取47-50
• 3.1.3 基于数据挖掘方法选择模型的指标筛选方法的确定50-53
• 3.1.4 基于R型聚类分析的潜油电泵系统指标体系的构建53-64
• 3.2 基于数据挖掘的潜油电泵系统评价指标权重研究64-71
• 3.2.1 层次分析法65-69
• 3.2.2 主成分分析法69-71
• 3.3 基于数据挖掘的潜油电泵系统评价模型研究71-83
• 3.3.1 改进的LM-BP神经网络算法研究72-79
• 3.3.2 基于回归分析的的评价模型研究79-82
• 3.3.3 基于模糊综合评价法的模型研究82-83
• 3.4 本章小结83-85
• 第四章 基于数据挖掘的潜油电泵系统专项评价研究85-102
• 4.1 基于数据挖掘的潜油电泵系统经济性评价85-88
• 4.1.1 潜油电泵经济性评价的内涵85
• 4.1.2 基于聚类分析的潜油电泵经济性评价指标的确定85-86
• 4.1.3 指标权重的确定86
• 4.1.4 基于改进的LM-BP神经网络算法的评价模型86-88
• 4.2 基于数据挖掘的潜油电泵系统技术性评价88-94
• 4.2.1 建立潜油电泵技术性评价指标及指标标准数据库89-92
• 4.2.2 潜油电泵技术性评价指标权重及评价模型的构建92-94
• 4.3 基于数据挖掘的潜油电泵系统可靠性评价94-101
• 4.3.1 潜油电泵机组可靠性评价指标建立94-98
• 4.3.2 潜油电泵可靠性评价指标权重及评价模型的构建98-101
• 4.4 本章小结101-102
• 第五章 基于数据挖掘的潜油电泵系统评价实例102-118
• 5.1 潜油电泵系统经济性评价实例103-109
• 5.1.1 经济性评价指标的确定103-104
• 5.1.2 评价模型构建104-109
• 5.2 潜油电泵系统技术性评价实例109-111
• 5.2.1 数据预处理109-110
• 5.2.2 回归模型构建与检验110-111
• 5.3 潜油电泵系统可靠性评价实例111-115
• 5.3.1 数据分析111-113
• 5.3.2 各指标权重向量113
• 5.3.3 模糊综合评价113-115
• 5.4 基于数据挖掘的潜油电泵综合评价115-116
• 5.5 评价结果分析116-117
• 5.6 本章小结117-118
• 结论与展望118-119
• 参考文献119-126
• 发表文章目录126-127
• 致谢127-128

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 黄解军,潘和平,万幼川;数据挖掘技术的应用研究[J];计算机工程与应用;2003年02期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 董振刚;潜油电泵机组状态监测与辨识方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 李桂林;故障树分析技术在潜油电机和保护器故障诊断中应用研究[D];东北石油大学;2013年

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本文编号：269848