陈 栋，胡 玲，李奎霖

(延长油田股份有限公司 杏子川采油厂，陕西 延安 717400)

在采油过程中，井液水平逐渐降低。抽油机的一般开采能力大于油井的实际负荷，因此抽油机可能会出现“长轻载”和“空抽”现象[1]。这不仅降低了电动机的功率因数，增加了无效行程的抽油，大量地浪费电能，而且使得抽油设备的损失和维修费用增加。

由于地下采油极为复杂，采油系统是一个非线性系统，具有很强的负荷扰动。建立精确的数学模式是困难的，使用经典控制理论很难满足控制要求[2]。因此，传统方法不能解决抽油机动态工作能力随油井负荷变化而变化的问题，不能更好地达到节能的目的，而且会影响采油量。目前，还没有建立智能控制的理论体系[3]，但是神经网络控制、模糊控制、专家系统与遗传算法等已成为公认的智能控制方法，并取得了许多成功的应用。因此，神经网络在自动控制中的应用是自动控制发展的需求。神经网络控制是神经网络和控制理论的结合，成为智能控制领域的前沿课题之一[4]。因此，有效的抽油节能方法是动态控制抽油停止时间，以达到节能的目的。

1 抽油机采油系统能耗分析

抽油机能耗大已经成为采油过程中的主要问题。造成抽油机能耗大的主要原因是抽油机电动机机械特性与油井供液能力不匹配。抽油机电机机械特性运行时不能随着油井工况变化而变化，一般在选择抽油机电机时都按照最大负荷选取，所以造成了“大马拉小车的现象”，导致抽油机电机浪费很多能量[5]。……