高丽洁*，阚唱轩，葛岢岢，檀朝东



抽油机井维护措施优化研究进展

高丽洁*，阚唱轩，葛岢岢，檀朝东

(中国石油大学（北京）石油工程学院，北京昌平102249)

油田进入开发中后期，出现系统效率降低、能耗高、卡泵、管杆偏磨等一系列问题，为了改善抽油机井生产状况，需要不断优化油井工作参数并采取维护措施，包括：检泵、调参、清防蜡、洗井、冲防砂、清防垢等。本文从机理模型的研究现状和数据挖掘方法的应用现状两个方面，对抽油机井维护措施优化的研究进展进行综述，分析了两种方法的优缺点，并对未来研究方向进行了展望。

维护措施优化；数据挖掘；研究进展

引言

抽油机举升技术已经有近百年的历史。依靠其结构简单、结实可靠的特点，一直占据着人工举升的主导地位。抽油机使用寿命较长，当油井开发进入中后期，产量逐渐下降，能耗不断增大，异常情况更加复杂，导致检泵、调参、清防蜡、洗井等措施工作量和生产成本不断增加。影响生产和措施效果的事件和变量繁多，且相互的关联性强，给油井生产参数优化、措施模式及参数选择工作带来了巨大挑战。多数做法是：油井专家根据日常维护措施效果的统计分析、基于业务的诊断设计方法、积累的经验，确定维护措施的模式及工作参数。这类方法没有很好地利用油井本身的数据资源优势，存在着很大随机性和局限性，难于有针对地、有效地提高抽油机井产量、降低能耗、节省维护措施作业成本。

因此，充分利用数据资源，研究基于数据挖掘方法的抽油机井措施推荐与优化，对真正实现从“业务驱动”转变为“数据驱动”，有重要的理论意义。随着油井举升工况越来越复杂，采油成本不断上升，基于数据挖掘方法的抽油机井维护措施推荐研究必将促使人工举升采油朝着更加高效、节能、环保、可靠的方向发展。所以目前基于数据挖掘方法中进行油井维护措施推荐是一个重要的研究方向。本文从机理方法和数据挖掘方法应用于抽油机井措施优化的研究现状两方面展开调研，分析各方法利弊，并对未来研究方向进行了展望。

1 机理模型研究

国内外专家学者，对如何提改善油井维护措施效果的评价、诊断、预测和优化方法进行了大量的研究和实践。初期油井维护的研究多停留在机理模型的研究上，包括对油井日常维护的探讨、故障类型与解决措施的分析、计算机仿真技术应用等。

张昊[1]和郝爱萍[2]分析了油田抽油机井的日常维护与提效措施，阐述了油井抽油机井的日常维护内容，明确抽油机井措施提效主要从确定油井的日常管理基本要求、做好抽油机井抽油泵的故障判别工作、漏失井跟踪和断脱井跟踪这4方面着手。胡良军[3]围绕抽油机采油常见故障进行了探讨，分析了抽油机偏磨、曲柄销故障、减速箱渗漏这三类故障出现的原因及问题处理方法。游旭升、陈茂荣[4]以江汉油田为背景，了解到油田进入开发后期，地层含水逐步上升，造成油井的生产条件和生产参数变化，套管漏失、变形及破损进一步恶化了抽油杆、油管柱和抽油泵的工作环境，造成了油井维护性作业频繁。针对这一情况，细致分析、研究发现油田以往生产中存在以下5方面问题：（1）注采井网不够完善（2）部分井腐蚀偏磨严重，防偏磨治理不够理想（3）目前作业使用的管、杆部分为旧的，使用寿命短，加大维护工作量（4）施工作业过程中，规程执行不严造成工序返工，增加作业频次。所以提出油井维护长效机制，通过加强日常管理、完善注水井网、提高维护性措施作业效果、改善施工工艺、加强质量管理、优化管杆组合、加强横向交流提高作业质量等方法来延长油井免修期，实现油井维护长效机制。李海燕[5]以土花沟油田为例，具体问题具体分析，结合土花沟油田的实际地质状况和出油品质，浅析检泵、热洗、冲砂三个油井维护工艺流程，得到适用于土花沟油田的具体施工参数，延长了施工作业周期，提高施工质量。吕斌[6]对新沟油田新一区进行调研分析，结合目前新一区油井井况条件差，腐蚀、出砂、出油泥严重且井本身低产低液，管理难度大等生产状况和作业井次成倍增加，作业频次成倍增大的油井维护状况，经过不断地摸索、试验、总结，提出以下方法降低油井维护性作业井次：（1）加强注入水的处理、改善地层液体的腐蚀性；（2）摸索油井防腐方法，改善油井腐蚀状况；（3）加强井简环境的治理；（4）加强作业监督，提高施工质量。

计算机仿真技术逐渐应用在抽油机井系统措施优化上。Lekia等[7]将计算机仿真技术应用于有杆抽油系统设计，对定向井有杆泵举升系统杆柱载荷计算、杆柱振动与动态仿真、参数优化等问题进行了研究，可以提高动态参数的仿真精度与优化设计结果的符合率。李兆敏等[8]对有杆泵抽油系统进行了能量消耗分析，以机械采油系统效率最高为目标，确立了机械采油系统优化设计的目标函数和约束条件，给出了有杆泵抽油时机、杆、泵及抽汲参数的优化设计方法。许涛等[9]应用系统动态参数的计算机仿真方法，在波动方程的基础上建立系统效率仿真分析数学模型，并根据计算机仿真计算绘制出系统效率随冲程和冲次的变化关系图。

通过文献调研了解到目前油田对抽油机井普遍采用日常维护和事后维修策略，完善抽油机井的日常维护不仅能够更加准确的对抽油机异常工作状态进行判断，同时也能够根据存在的问题及时防范和予以相应的维护措施，事后维修即当某种故障导致油井失效而不能正常生产时再进行维修。日常维护只能片面的解决维护措施次数高、作业成本高等问题，不能从根本上提高维护性措施效果；事后维修策略这种策略代价高，作业时间长，严重影响了油井产量，造成了经济损失。现阶段无论是日常维护还是事后维修都停留下理论层面和经验总结上，对具体井进行具体分析，没有普遍性。

2 措施优化的数据挖掘方法

石油工业已经进入大数据时代。调参、检泵、洗井、清防蜡等作为抽油机井维护配套措施，在我国各油田普遍采用，用数据挖掘方法与传统方法相结合来解决抽油机井维护措施推荐及优化等问题，成为学者们的研究热点。基于数据挖掘技术的抽油机井措施效果优化正在成为一个重要发展方向。

2007年，廖锐全[10]以GM (1, 1)模型为基础，引进累加法，建立了一种数学模型对油井措施费用进行预测，实例计算结果表明，新GM (1, 1) 模型的平均误差比GM (1,1) 模型误差稍小。2008年，大庆石油学院硕士毕业生王鹏珍[11]从大庆油田目前生产状况入手，分析了影响措施井层选择的因素，并对其进行了归纳分类，在此基础上应用模糊综合评判方法对措施井层进行选择，建立了综合考虑多种目标的油井措施多目标规划模型，运用回归分析法来预测措施效果的评价指标，如增油量、含水率、产液量等。最后进行了相应的软件编制。2010年，王飞飞、史培玉等人[12]通过分析灰色 GM(1,1)模型的建模原理，对初始序列进行对数变换，以改善其光滑性；利用欧拉改进法构建了改进的灰色 GM(1, 1)预测模型，提高了拟合方程与待拟合系统微分方程之间的近似程度。应用改进模型对输油管道结蜡速度和结蜡厚度指标的实际统计数据进行了灰色动态拟合，建立了相应的灰色微分方程和时间响应函数。与传统模型相比，改进模型有预测精度高灵活性大的特点。2011年，李文华[13]针对稠油井增产措施涉及到多种可选措施，衡量措施效果的指标很多，且各指标之间既有相关性又具有不可公度性，运用主成分分析法与灰色关联理论，结合实例分析, 计算了措施的灰色综合关联度，即优选系数，为单井措施优选的决策者提供了依据。2012年，王文发[14]通过对油井措施分析，建立油井措施评价指标体系，在此基础上建立了单项措施效益分析模型、注水措施井或区块整体考虑措施井效益分析模型和措施井投资评价模型。2014年，王嘉琳[15]提出一种改进混合蛙跳算法求解该模型，通过经典函数极值优化对比，改进算法的性能优于PSO 算法和SFLA 算法，实际数据测试表明，优选出的措施优化方案取得了很好的实际应用效果。2015年，针对油田机采井没有确定的故障率函数和最佳预防性检泵周期及检泵策略，任伟建[16]提出基于威布尔分布的油田机采井故障率研究。通过分析检泵周期数据、假设并建立分布模型和运用模糊粒子群—模拟退火（FPSO-SA）算法对分布模型进行参数估计并确定机采井故障率函数。同时运用模糊决策分析法计算最佳预防性检泵周期。同年，张战敏[17]通过对实际油井检泵周期的统计分析，建立了检泵周期概率密度分布模型和检泵周期的可靠性预测模型，预测精度取决于样本大小，增大样本可以提高预测精度。卢丽[18]提出引用二分类logistic 回归法建立油井热洗预测模型的思路，利用模型在鄂尔多斯三叠系长8 层的典型低渗稠油M 油藏进行油井热洗效果的预测。

可以看出，目前基于大数据挖掘的抽油机井油井措施推荐和优化应用并不广泛，更多的是侧重石油工程业务模型改进和经典挖掘方法匹配研究，当前研究局限于具体问题具体分析，还没有形成一套系统的理论和知识体系、挖掘平台和算法工具。具体存在以下问题：第一，多数研究完全属于根据用户需求定制开发，应用过于单一，考虑并不全面，侧重于已有方法及算法的简单移植应用。并没有考虑整个系统的优化问题，也没有充分考虑抽油井生产和措施事件数据的多维性从不同粒度对系统进行有效的建模。第二，由于数据、模型、算法的复杂性，中间判断过程需要过多的人工干预，缺乏通用性和可移植性，特别是在海量生产和措施事件数据背景下，无法满足工程化要求，已有的研究并未能充分发挥大数据的特性和优势，真正实现从“业务驱动”转变“数据驱动”。第三，以油井生产为核心，多种措施事件共同作用影响油井的产量和系统效率，现有的研究只能定量分析预测单一措施事件的效果，缺乏有效的综合评价指标体系和方法，不利于维护措施模式和工作参数的推荐评价。因此基于维护措施效果综合评价体系构建将是今后需要研究的一个重要方向。

3 结束语

综上所述，无论是机理模型研究还是应用数据挖掘方法，仍存在很多问题，寻求更好的解决方法迫在眉睫，抽油机井维护措施优化可以从以下几个方面展开：

（1）从单一措施的优化转变为多措施的优化。因为各个措施效果影响因素众多且相互关联性强，单一考虑一种措施的优化，会忽略掉措施之间的相互作用，影响优化结果。

（2）尝试将新的数据挖掘算法应用于措施优化中，例如模式匹配，粒关联规则等。余国安[19]早在1900年便将模式识别技术应用于抽油机井下故障的自动诊断上。檀朝东在文[20]将弱通配符模式挖掘算法应用于油田产量预测上，在文[21]应用粒关联规则和混沌时序算法，对油田集输系统进行能耗预测预警。由此可见已有学者创新性的将各种算法应用于石油行业并取较好成绩，所以要学习借鉴经验，将新的数据挖掘算法应用于措施优化中。

（3）建立一套科学的措施效果评价体系。措施效果的好坏需要科学的指标来进行评定，一直以来并没有一套被广泛认定的指标来指导评价工作。所以建立一套科学的指标，形成措施效果评价体系，可以更有针对性的优化措施参数，达到事半功倍的效果。

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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。

高丽洁(1993-)，女，辽宁宽甸，学生，硕士研究生，主要研究方向：数据挖掘、油井措施诊断。Email：305642066@qq.com