基于CNN卷积神经网络的示功图诊断技术

抽油机井示功图能够直接反映油井生产运行的情况,对其进行分析和研究是进行油井工况分析、参数优化最直接、最有效的手段。通过对油井参数及示功图进行数字化描述,结合卷积神经网络技术,建立示功图诊断模型并开发计算程序,实现对抽油机井工况的智能诊断。测试结果表明,该模型对供液不足、气体影响、偏磨、盘根紧等常见工况的诊断识别正确率达到89. 3%,具有较高的诊断精度,为油井工况分析和生产优化的有效技术手段。