王汉满

摘要：由于螺杆泵井的复杂性和工作环境的恶劣性，影响螺杆泵井正常工作的因素是多种多样的。因此，仅仅依靠单一的工作参数来判断螺杆泵生产系统的工作状态是不合理的。结合不同的参数可以从多方面综合考虑油井可能出现的故障，从而确定出可能性最大的一种或者两种工作状态。随着螺杆泵的广泛应用，对螺杆泵采油系统的生产管理要求也越来越高，优化设计和工况诊断技术将更加的系统化、规范化。近年来，随着人工智能技术的发展，机械故障诊断领域也越来越趋向智能化。人工神经网络、支持向量机等技术的发展，为机械故障诊断的研究提供了新方法、新模型。它们因其自身的特点在机械故障诊断研究方面展现出了独特的优势。可以尝试将各种方法应用到螺杆泵采油系统的工况诊断中去，以提高诊断的全面性、准确性以及实时性。相信各种智能方法的应用，能大大推动螺杆泵井生产系统的日常生产管理水平，促进螺杆泵采油技术的发展。

关键词：螺杆泵井；复杂性；工作环境；工况诊断；管理水平

引言

自20世纪80年代，螺杆泵作为石油工业中的人工举升设备以来，它以其自身优势一设备结构简单、操作方便、维护管理方便等受到人们青睐。随着科学技术的不断发展，螺杆泵制造工艺的不断提升，螺杆泵采油已经成为油田广泛应用的采油方式之。它不仅在高粘、高含砂、高气油比原油开采中具有独特的优势，而且在普通油藏及水驱油藏后期开采阶段也表现出很好的适应性。……