采用人工智能技术优化油井生产调控方法探析
马冀 彭延军 卜永登
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马冀 彭延军 卜永登,. 采用人工智能技术优化油井生产调控方法探析[J]. 人工智能研究,2023.6. DOI:10.12721/ccn.2023.157219.
摘要:
随着油井生产工艺的不断提升,人们对油井生产调控的要求也越来越高。人工智能技术的发展为油井生产调控提供了新的思路和方法。本文将从人工智能技术探讨优化油井生产调控方法的方法。
关键词: 人工智能技术优化油井生产调控方法
DOI:10.12721/ccn.2023.157219
基金资助:

一、数据采集和预处理

数据采集和处理是基于人工智能技术的油井生产调控方法优化的重要步骤。在进行油井生产调控前,需要采集实时和历史的油井生产数据。数据的采集可以通过传感器、仪表和监控系统等手段进行,包括油井生产量、油品质量、油井压力、水井压力、油水比、泵功率等指标。采集到的数据需要进行预处理,以保证数据的准确性和完整性。数据清洗是数据预处理的重要步骤之一。在进行数据清洗时,需要对采集到的数据进行去重、去噪、缺失值填充等操作。去重操作可以避免重复数据对后续数据分析和建模带来的影响;去噪操作可以去除异常数据和噪声数据,提高数据的准确性和可靠性;缺失值填充操作可以填充缺失的数据,以保证数据的完整性和可用性。在进行数据清洗时,可以利用数据挖掘和机器学习等技术进行自动化处理,提高数据清洗的效率和准确性。数据转换也是数据预处理的重要步骤之一。在进行数据转换时,需要对采集到的数据进行单位转换、数据归一化等操作。单位转换可以将不同单位的数据进行统一,便于数据分析和建模;数据归一化可以将不同指标之间的数据进行统一,避免不同指标之间的数据差异对后续分析和建模的影响。在进行数据转换时,需要根据数据的特征和建模的需要,选择合适的转换方法和技术。

二、模型建立和优化

通过数据预处理、初始模型建立、模型调整和模型优化等步骤,可以建立高效、准确的油井生产调控模型。同时,通过集成学习、深度学习和遗传算法等技术,可以进一步提高模型的预测效果和优化效果,实现油井生产调控的自动化和智能化。

在进行模型建立前,需要对采集到的数据进行预处理。预处理包括数据清洗、数据转换和数据探索等步骤。通过预处理,可以去除数据中的脏数据和异常数据,提高数据的质量。同时,还可以将数据进行归一化和特征选择等操作,以便于后续建模和优化。在进行模型建立前,需要选择合适的模型类型和算法。常见的模型类型包括支持向量机、神经网络、决策树和随机森林等。在选择模型类型后,需要对模型进行初始建立。初始模型的建立可以使用训练数据集进行,通过训练数据集的拟合,确定模型的初步参数。在建立初始模型后,需要对模型进行调整和优化。模型调整包括模型参数调整和模型算法调整。通过模型参数调整,可以确定模型的最优参数组合,使模型的预测效果达到最优。通过模型算法调整,可以选择合适的算法和模型类型,进一步提高模型的预测和优化效果。

三、实时预测和控制

在进行实时预测前,需要对油井相关数据进行采集。数据采集包括传感器采集和数据传输等步骤。通过传感器采集,可以获取到油井相关的物理量数据,如温度、压力、流量等。通过数据传输,可以将采集到的数据传输至云端或本地服务器,以便后续建模和预测。在进行实时预测前,需要对模型进行实时建立。实时模型建立可以使用实时采集到的数据进行,通过实时拟合,确定模型的实时参数。在进行实时控制前,需要对控制模型进行建立。控制模型建立需要考虑控制目标、控制变量和控制策略等因素。常见的控制模型包括PID控制、模型预测控制和强化学习控制等。通过建立控制模型,可以实现油井生产的自动化调控。在建立控制模型后,需要对实时数据进行实时控制。实时控制需要考虑实时性和稳定性等因素。常见的实时控制方法包括反馈控制、前馈控制和模型参考控制等。通过实时控制,可以实现对油井生产过程的实时调控,保证油井生产的稳定性和安全性。

四、综合优化和决策支持

在进行综合优化前,需要对油井生产相关的数据进行集成。数据集成包括数据清洗、数据归一化和数据集成等步骤。通过数据集成,可以将多个数据源的数据进行整合,以便后续建模和分析。在进行综合优化前,需要对油井生产相关的数据进行综合建模。综合建模可以使用多种建模方法,如多元回归、神经网络和决策树等。通过综合建模,可以将多个变量进行综合分析,以确定对油井生产的影响因素和优化方案。在建立综合模型后,需要对模型进行综合优化。综合优化需要考虑多个因素,如经济性、环境影响和风险等因素。通过综合优化,可以确定最佳的油井生产方案,并提高油井生产的效益和经济性。

在进行决策支持前,需要对油井生产相关的数据进行分析。数据分析包括数据可视化、数据挖掘和数据分析等步骤。通过数据分析,可以了解油井生产的现状和趋势,以便做出合理的决策。在进行决策支持前,需要对决策模型进行建立。决策模型可以使用多种方法,如层次分析法、模糊综合评价和灰色关联分析等。通过建立决策模型,可以对决策进行科学化和系统化分析。在建立决策模型后,需要对决策进行支持。决策支持需要考虑多个因素,如经济性、环境影响和风险等因素。通过决策支持,可以对油井生产的决策进行科学化和系统化分析,以实现高效调控和优化。

结束语:

通过综合优化和决策支持,可以实现油井生产的智能化和自动化,提高油田开发和生产效率。未来,随着人工智能技术的不断发展,将会有更多更先进的技术被应用于油井生产调控中,从而进一步提高油井生产的效率和效益。

参考文献:

[1]李世辉,孙生佩,梁国玉. 应用PDCA法优化油井生产参数提高油田开发效益[J]. 中国化工贸易,2013(10):208-208. 

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