机理仿真与数据驱动融合的电泵举升故障诊断预警理论研究进展

摘要：

在复杂、不确定、非结构化的油藏环境中,潜油电泵举升井的工况诊断预警优化决策成为智能油井研究的热点与难点问题之一.阐述了机理仿真、数据驱动、专家系统、机理仿真与数据驱动融合等技术在电泵举升故障诊断预警领域的研究与应用进展,探讨并展望未来电泵举升故障诊断预警技术的发展方向与重点.综述研究表明:建立客观准确的反映电泵运行动态工况特性的机理模型和快速精确求解极具挑战性,基于数据驱动诊断模型未必能完整描述电泵生产系统工况的真实映射关系,电泵生产故障诊断推理机理及专家系统的自学习能力有待加强.提出基于机理仿真与数据分析方法相融合的数字孪生技术必然成为研究复杂电泵抽油生产系统故障诊断预警的核心技术.

关键词：机理仿真;数据驱动;电泵举升;诊断预警;数字孪生

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分类号：TE355.5;TP399(油气田开发与开采)

资助基金：国家自然科学基金项目"基于大数据解析的大规模非集输油井群生产及拉运调度协同优化";中海油能源发展股份有限公司重大专项"智能注采技术研究"

在线出版日期：2022-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：483-488