油井生产工况智能诊断与趋势预警技术研究报告
抽油井示功图实时诊断与预警系统
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图 １ 抽油机井示功 图实时故障诊断 与预警系统结构设计
３ ２ 现 场应 用 ．
陆 梁 油 田作业 区 应 用 本 系 统 ，２ １ ６ ００年 ～８月 累计 完 成 诊 断 １ ６ 井 次 ，发 现 问题 井 ３９ 次 ， ０７９ １， 井
３ 实 时故障诊 断系统
基 于 以上抽 油 机井 实 时故 障诊 断 系统理 论 和系 统 运行 流 程 ，进 行 了抽 油机 井示 功 图故 障诊 断 与预 警 系统 设计 ，整个 系统 主要 分 为实 时诊 断数 据库 建
分析指标等信息综合显示在网页前端 ，只需要用户
直接 打开 网页 即可 浏览 到 每 口井 的生 产状 况 ，并且 能够 对生 产 问题井 进行 提前 预警 。该 系统 结 构设计
成 一 个抽 吸 周期 的 特征 ，对 泵 示 功 图信 息进 行 分 析 ，以预 测 并得 到 柱 塞 冲 程 、充 满程 度 和 产液
量等 参 数 。 整 个 系统 主要 分 为 实时诊 断 数 据库 建 立 、后 台 实时诊 断与 计 算 以及诊 断 结果 实时发
布三 部 分 。陆 梁 油田作 业 区应 用本 系统 ， 累计 完成诊 断 １ ６ 井 次 ，发 现 问题 井 ３ ７ ９ ０ １ ２井次 ，Ｚ 况 －
油井高效生产实时智能分析评价优化技术
油井高效生产实时智能分析评价优化技术摘要：科技的进步，促进人们对能源需求的增多。
目前，我国陆上油田大部分已进入开发中期，甚至后期，生产效率及生产效益持续走低，尤其在国际低油价形势下，如何科学管理、降本增效变得尤为重要。
抽油机井是我国陆上油田目前主要的采油举升方式之一，节能降耗潜力巨大，而生产系统的分析评价优化是节能降耗、实现油田开发效益最大化的重要保障，但目前存在系统能耗评价方法不科学、油井工况分析方法不合理以及实时智能诊断技术和优化设计手段不完善等问题，严重制约了油井效益的提升。
本文就油井高效生产实时智能分析评价优化技术展开探讨。
关键词：生产油井；能耗评价；降耗率引言油井生产过程中，随着产出量的累计，产能的降低，在开发后期低产低液井越来越多，合理油井生产参数来节能降耗，保护油井生产产能显得至关重要。
1机械采油方式概述油井的机械采油方式的应用，发挥机械设备的优势，提高单井的产油量，达到油田开发的经济性要求。
常规的游梁式抽油机采油设备的应用，通过抽油机的高效运行，将电能转化为机械能，通过减速结构，将圆周运动转化为直线运行，最终通过四连杆机构的配合，将其转化直线运行，通过抽油杆的传递作用，将地面抽油机的动力传递给井下抽油泵的活塞，使其达到最佳的泵效。
电动潜油离心泵采油方式的应用，利用电缆将地面的动力传递给井下的潜油电动机，带动多级离心泵工作，将井内的液体开采到地面上来。
通过保护器将电动机保护起来，同时，应用油气分离器，将气体分离出去，避免大量的气体进泵，而影响到多级离心泵的安全运行，降低泵效。
螺杆泵采油方式的应用，借助于螺杆泵输送粘度高流体的特点，对三次采油阶段的注聚合物后的油流开采，具有突出的优越性。
地面驱动设备可以带动螺杆泵运行，将井液举升到地面上来。
油田开发进入后期，以螺杆泵采油方式为主，完善油井的开采技术措施，提高螺杆泵的泵效，使其达到最佳的生产运行状态，获得更高的油井产能。
2油井实时智能分析评价优化技术思路油井实时智能分析评价优化技术主要包括参数诊断方法、工况分析方法、能耗评价方法和优化设计方法。
抽油机智能间抽设备实现故障诊断的研究的开题报告
抽油机智能间抽设备实现故障诊断的研究的开题报告一、选题背景和意义随着油田开采技术的不断发展和普及，抽油机智能间抽设备的应用逐渐增多。
但由于环境复杂及设备运行的不确定性，使得抽油机智能间抽设备故障检测及诊断变得十分重要。
现在，越来越多的抽油机智能间抽设备使用人员对设备的性能和安全问题关注，因此，需要一种能够及时发现设备故障并有效诊断的方法。
该方法不仅可以保证设备的安全运行，还可以为设备维修提供重要的依据，从而提高设备的运行效率。
二、研究目标和内容本项研究旨在设计一个抽油机智能间抽设备故障诊断的智能系统，该系统可以从设备的传感器获取数据并实现智能化处理，进而实现设备故障的诊断。
具体研究内容包括：1.建立抽油机智能间抽设备传感器数据采集平台；2.开发数据处理算法，实现对设备故障的预测及自我学习功能；3.开发智能诊断平台，并集成预测功能；4.对系统进行性能测试及优化。
三、研究方法和步骤步骤一：搜集相关数据及文献，建立数据采集平台需要搜集有关抽油机智能间抽设备的设备参数、运行数据等有关数据，并根据数据采集网站进行数据采集组织，建立统一接口，实现数据的标准集成和处理。
步骤二：开发数据处理算法，实现设备故障的预测及自我学习功能；在本研究中，将采用机器学习算法进行数据处理。
针对抽油机智能间抽设备的数据特点，我们将选择聚类算法、分类算法及回归算法进行数据处理，从而实现对设备故障的预测及自我学习功能。
步骤三：开发智能诊断平台，并集成预测功能。
建立基于机器学习算法的智能诊断平台，将实现设备故障的诊断并输出预测结果。
步骤四：对系统进行性能测试及优化。
进行系统性能测试，评估系统的针对不同类型抽油机智能间抽设备的预测和诊断能力，并对系统结构、参数优化，提高系统的准确性和效率。
四、研究成果和预期价值本项研究将通过开发一种基于机器学习的抽油机智能间抽设备故障检测诊断平台，实现对设备运行状态的有效监控及故障诊断，将会对油田开采行业具有非常大的实用性和推广应用价值。
油气井智能开采技术综述与发展趋势
示Ⅲ 。
机 械 平台 通信／ 感 器平 台 传 管理 和应 用 流量 测量
主要 构成部 分 ，是 实时油藏 管理的 关键 结构 单元 ，通过安 置在 油藏 平面上 的传感 器与控
举 ；减少干 扰或进 行遥 控等作 用 。
２ 智 能 井技 术 原 理及 特 点
智 能井这 个术语 一般 指基本 过程控 制 向井下 的
总之 ，智能井 技术是 一 种强有力 的工具 ，它 有 助于处 理油 田开发 中经 常遇 到的各种 地下不 确定 因 素 ，解 决各 种挑 战性 问题 。包 括 ：驱 动机理 对采 收
目前 ，各 种类 型 的 电力 智 能井 系统 、电力 一 液 压智 能井 系统与光 纤 一 压 智 能井 系 统 均 已成 功 应 液
用 ，这些技术 将 油藏动 态实 时监测 与实时 控制结 合
在一起 ，为提 高油 藏经 营管理水 平提供 了一 条崭 新
的途径 。
流体 组分混 合 ；控 制 自流 ；连接井 ；气举 和 自动气
制 阀 ， 可 以 对 油 藏 与 油 井 的 动 态 进 行 实 时监
测 ， 分析 数 据 ，制 定 决 策 ， 改 变 完 井 方 式 ， 以 及 对 设 备 的性 能 进 行 优 化 ，从 而 提 高 油 藏
采 收率 ，增加 油 井产 量 ；减 少作 业 中投 入 的 劳动力 ，更有 效地进行 油气藏 管理 。本 文叙 述 了智 能井技 术的发 展 历 史、原 理 及 特 点 ，
加速 生产 。
应用迅 速加快 ，其 功 能 和可 靠 性 有 了显 著 的 提高 。
基于综合诊断的油井智能优化控制系统技术研究
基于综合诊断的油井智能优化控制系统技术研究【摘要】近年来抽油机技术发展趋向智能化。
本文提出了基于油井生产参数的综合诊断，集示功图在线采集测试、抽油机井诊断通信和抽油机井抽空控制于一体的智能优化控制技术。
该系统由数据采集单元、数据处理单元和控制执行单元组成，能够自动采集监测动液面、压力、功图、流量等参数，通过对油井工况的分析和诊断，综合调整工作参数，达到最大限度挖掘油层潜力，解决抽汲矛盾，提高经济效益，延长检泵周期，节约电能等目的。
【关键词】智能化生产参数示功图控制油田开发进入中后期，储采不平衡的矛盾越来越突出，低产井的数量逐年上升，尤其在低渗油藏，油井供液不足现象普遍存在。
在日常生产中经常出现干抽、抽空等现象，在这种情况下，抽油机仍正常运行会为油井生产带来众多不利因素，如造成能量浪费，出现液击、杆柱震荡磨损以及系统效率降低等问题。
因此，进行有效和准确的智能控制对维护油井正常生产运行及节约能源、控制成本具有重大意义。
本系统可实现远程、实时对油井生产动态资料数据进行自动采集和传输，在无人值守时也能掌握油井工况参数的变化。
通过分析，推算动液面、在线采集示功图，对油井工况综合诊断，得出最优工作参数，从而实现变频调速，提高系统效率等目标。
1 目前油田采油工艺状况随着油藏开发的进行，油井产能受到地质特征、油藏管理、采油工程、生产维护等方面影响，从长远来看是动态变化的。
当油层的供液能力发生变化，就需要对油井抽汲参数优选，否则，当供液出现不足时，就会出现空抽现象，能耗增高。
当供液充足时，抽汲强度不够，没有最大限度发挥油井的产能。
油井的动液面直接反映了地层的供液情况及井下供排关系。
目前，受自动化水平等多方面因素的制约，现在大多是按月测试示功图和动液面，然后综合其它数据，确定理论运行参数，由于数据录取、分析、调整的阶段性和滞后性，使优化调整表现为事后控制，失去了最佳性；由于现有技术装备水平限制，无论冲程还是冲次调节都不连续，很难达到理论要求；受人为因素的影响，在实际工作中出现调参不及时、运行参数不合理的现象，既耗费了人力，也未达到最佳效果。
油井工况管理图诊断分析与提效措施探究
油井工况管理图诊断分析与提效措施探究本文根据油田油藏类型多样性的实际情况，以区块单元为单位改进工况管理图，提高工况分析的准确度。
油田应用实践表明，该技术能十分清晰、完整、直观地区分不同工况特点的油井，为油井措施和维护方案的制定，特别是为低产低效油井管理难题的解决提供了思路。
同时，该项技术能使采油工程技术人员及时发现、分析、处理油井故障，使抽油井的工况更加趋于合理，实现了油井长期稳定生产，提高了油田的经济效益。
标签：抽油机井；流压；工况管理图；供液能力；泵效；油藏类型抽油机井工况管理图以泵效和流压相关曲线为基础，反映了油层生产能力和抽油装置工况的协调关系，即“供液能力”与“采液能力”是否匹配。
根据目前工况分析实现的手段和途径，工况管理图主要分为流动压力/饱和压力与泵效关系、沉没度/下泵深度与泵效关系、深井泵吸入口压力与泵效关系3种类型。
目前，油田使用工况管理图时，通常将同一区块上多口油井绘制在同一张图上，但油田油藏类型多样，各单元开发状态有较大差异，很难将不同工况区块集中一张统计图上。
1工况分析工况管理图反映了抽油机供液能力与抽油设备排液能力的匹配情况、抽油泵的泵效及油田区块的管理水平，是油田生产管理中必备的图件之一。
抽油机井工况管理图以泵效和流压相关曲线为基础，反映了油层生产能力和抽油装置工况的协调关系，即“供液能力”与“采液能力”是否匹配。
该技术将抽油机井的工况分为5个区：合格区、供液不足区、潜力区（参数偏小区）、待落实区、断脱漏失区（见图1）。
根据每口井在宏观控制图上的位置，可以直观地了解各井工况状态，为决策提供参考；也可以图为依据，结合计算机诊断技术，采取工艺措施，改善油井工况指标，提高油田的经济效益。
1.1合格区。
泵效与流压（泵吸入口压力、沉没度）协调，参数合理，泵工况良好，系统效率较高。
对该区内的井应加强日常管理，使其长期保持正常生产。
1.2供液不足区。
流压（泵吸入口压力、沉没度）低，示功图显示供液不足或受气体影响。
智能化钻井技术分析与发展趋势
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对石油钻井智能化技术 的研究 ， 在 开采 一些 比较 困难 的石油 井 的时候， 具有 非常重要的价值。 钻井 技术的智能化 ， 可 以让石油 的开采更加专业化 ， 钻井效率大幅度提 高， 钻井质量快速提 升， 劳 动强度大大减轻 ， 可 以大范 围减少事故的发生率 ， 减少开采过程 中 成本 的投入 。 在 目前 的条件下， 石油钻井智能化只能依靠高新科技 技术和 自动化技术 的发展。 智能化技术的应用 ， 可以让石 油的开采 变得 方便 和简单 。 智能化程 度的 高低 ， 不但 代表着 国家经济 发展 水平 的高低 ， 而且代表着科学技术发展的先进程度 。 随着经济 的发 展， 完全智能化的石油开采方式有着光 明的发展前景 。
石油钻井工程井下事故预警技术分析
石油钻井工程井下事故预警技术分析发布时间：2021-05-21T06:55:01.116Z 来源：《中国科技人才》2021年第8期作者：张磊[导读] 近几年来，中国经济取得了前所未有的成就，各种高新技术第一次被发现，为各行各业的发展注入了活力。
江汉石油工程公司钻井一公司湖北潜江 433123摘要:石油是一种稀缺的工业原料。
对于一个国家来说，石油无疑是战略物资。
因此，我们必须不断加强对石油钻井工程的研究和开发，以确保国家的长治久安，特别是石油钻井工程中事故预警技术的发展，关系到石油和人员的安全。
伴随着我国能源需求的不断增长，石油开采也进入了高峰期，钻井施工与石油工业的发展密切相关。
随着石油钻井施工过程中井下事故的频繁发生，有关部门和公众对此也有了更深层次的认识，对此的管理和掌握也越来越好。
对石油钻井长期存在的安全隐患进行了分析，提出了石油行业安全钻井的对策。
关键词:石油钻井工程；井下事故；事故预警；技术引言：近几年来，中国经济取得了前所未有的成就，各种高新技术第一次被发现，为各行各业的发展注入了活力。
以煤矿油井为例，事故预警技术的形成与发展，有效解决了以往工程项目事故率高，石油采收率难以提高的问题。
但这并不意味着对石油钻井工程事故的完全掌握。
针对石油钻井工程事故实例进行查询，可以有针对性地采取错误应对措施。
1石油钻井工程井下事故类型1.1井喷井涌事故井下喷涌事故后果严重，在石油钻井工程井下操作极易发生安全事故。
地层压力与油气压力不同时，地层中储藏的油气资源将以较高的速度流入井筒并识别地面，这明显不利于石油钻探工程的顺利进行。
钻进过程中，一旦井筒内储藏的流体压力低于地层压力，地层中的泥浆就会受到压差的影响，沿钻杆和井筒迅速地向下涌出，造成井涌失稳，影响石油开采的安全。
没有有效地处理后续问题，结果就会变得更糟。
一般情况下，发生井涌事故的原因较为复杂，可从地质成分、工艺成分、地层压力等方面进行分析。
井下工人的安全既简单又重要。
螺杆泵智能工况诊断技术在油田的应用
螺杆泵智能工况诊断技术在油田的应用螺杆泵智能工况诊断技术是油田开采中应用比较广泛的一种方式，油田开采过程中应用螺杆泵智能工况诊断技术，能够实现自动诊断，自动控制，无人值守，能够远程监控，防盗报警，实现数字化、网络化管理。
螺杆泵智能工况诊断技术能带来极大的便利和安全，所以如何进一步实现智能的螺杆泵工况诊断、提高油田开采系统的生产设计和管理水平，是当下急需探索的问题。
标签：螺杆泵;智能;诊断技术前言：在油田中应用螺杆泵智能工况诊断技术，需要完善螺杆泵配套工艺，提高螺杆泵携砂能力等手段，促进油田螺杆泵采油技术水平。
虽然在现阶段的油田现场应用方面取得了很大的成绩，但也存在着一些问题，比如调参不合理、不及时导致了系统效率较低，电流、套压、扭矩偏高导致了设备故障甚至发生事故。
所以技术人员应积极研究螺杆泵技术并实现在油田中的应用。
一、油井工况实时诊断系统技术原理螺杆泵智能工况诊断技术的原理是：真正实现闭环控制和准确控制螺杆泵井的动液面、电流、扭矩、套压、转速等重要参数，实现实时测量、实时诊断、在线调参以及及时处理问题。
这项技术包括的四个子系统分别是数据采集系统、跟踪系统、控制系统和远程无线监控系统。
数据采集系统能够实现螺杆泵井的动液面、扭矩、轴向力、电流、电功率、转速等工况数据的在线检测，跟踪系统需要分析数据并计算，实时跟踪螺杆泵井的工作状态，计算出它的供液情况、载荷情况、抽汲情况及变化规律，控制系统是通过变频调速器保持螺杆泵采油的工作效率，远程无线监控系统需要进行信息传输和远程控制，将油井的异常情况用短信息发送给管理者。
螺杆泵工况常见的诊断方法有电流法诊断、憋压法诊断、扭矩法诊断、液量变化法诊断这几项。
二、技术特点这项系统有很多的优点，例如，实时监测动液面，通過对动液面的监测，防止油井沉没度较低时抽空，出现烧泵现象;跟踪测量并分析电流、有功功率、动液面、供液情况等，判断结蜡、杆断、偏磨等现象的出现或趋势，根据结蜡的原因，制定热洗制度，防止断杆，及时发现偏磨，避免管漏，延长使用期限和检泵周期;优化和设计螺杆泵井的设计，采用变频自动调速或停机，减少损坏螺杆泵井;使用远程无线监控，将螺杆泵的原始信息传输到控制管理中心，信息、调参、故障报警等可实现远程控制，保存油井的工作参数等信息，方便人们的检索和查阅。
油井异常工况远程诊断技术及应用
油井异常工况远程诊断技术及应用摘要：不同工作状况下油井参数的变化和各参数间的相互关系遵循着一定规律。
根据这些规律，利用油井生产管理系统，基地监测分析人员浏览实时数据，对比历史数据，远程诊断油井工作状况，为制定油井生产管理措施提供依据。
关键词：工作状况；油井参数；生产管理系统；异常工况；报警系统采油井生产数据的采集、传输使生产管理人员在基地监控中心就能够浏览查询油井各项生产数据，而且由于采集数据具有实时性、连续性，能够及时、真实地反映油井生产状况。
抽油机井异常工况包括地面抽油装置和地下泵阀的工作异常。
抽油机井出现异常工况时，各项生产参数会发生变化。
由于参数间的相互关系遵循一定规律，利用参数变化的规律性，基地监测分析人员可以远程诊断油井异常工况，通过合理设置报警门限，对各类异常工况输出报警信息。
1、地面异常工况远程诊断1.1 皮带断抽油机皮带断裂后，电机无法通过皮带传动使平衡块转动，抽油泵停止工作，电机处于空转状态，做功减少，泵不工作使井口没有液体产出。
参数特征变化：上下冲程电流瞬时下降，下降幅度在2～20 A，电流回放曲线表现为下降的“台阶”状；瞬时载荷（抽油杆、泵、泵内混合物三项载荷）不变化，约等于最小载荷值；冲次下降为0；井口温度、压力均下降。
1.2 皮带打滑皮带打滑多为皮带磨损或“断股”，皮带与皮带轮之间摩擦力下降，要使平衡块转动电机需要做更大的功。
参数特征变化：上下冲程电流瞬时上升，电流回放曲线表现为上升的“台阶”状；瞬时载荷不变化，约等于最小载荷值；冲次下降为0；井口温度、压力均下降。
“皮带断”之前有时伴随有“皮带打滑”现象发生。
1.3 毛辫子断毛辫子（一般指游梁式抽油机上驴头与抽油杆的悬绳）断裂使抽油机系统与井下杆泵失去联系，杆泵上提、下放过程中与平衡块间的平衡作用消失，电机在举升和阻止平衡块快速下落时要做更大的功。
参数特征变化：上下冲程电流大幅度突然上升，上升幅度是正常电流值的数倍；瞬时载荷不变化，约等于最小载荷值；冲次下降为0；井口温度、压力均下降。
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油井生产工况智能诊断与趋势预警技术研究报告
作者：宋明垚薛良玉张薇宋光磊
来源：《中国化工贸易·下旬刊》2018年第09期
摘要：根据油田公司开展高寒地区智慧油田建设的总体规划，数字化油田的建设，数据呈爆发式增长，如何从数据中及时发现异常工况、分析原因进而采取针对性措施保证油井的正常生产，是油田管理者的重要任务。
利用人工神经网络进行功图识别成为近年来研究的主要技术。
本项目提出了一种基于决策树算法的工况诊断方法，该方法通过最优角度拟合提取实测示功图特征参数，经样本训练，利用决策树算法，构建了油井常见工况智能诊断模型，并开发了3D示功图叠加功能、泵效宏观控制图自动计算功能及多种工况趋势预测模型，建立实时预警、闭环控制机制，经现场应用取得了良好效果。
关键词：油井；智能诊断；预警技术研究
采用图形识别、模型自学习等大数据分析功能，建立多项数学模型，全面、及时、准确地了解有杆抽油系统的工作状况并进行故障诊断，对于保证抽油效率、降低机械釆油成本、提高油井产量，实现油田数字化和自动化有重要意义。
1 最优角度拟合法示功图特征点提取技术
1.1 特征点提取
由于示功图形状复杂，提取特征参数难度较大，而特征参数的全面性、准确性对诊断结果有决定性影响，如果所提取的工况特征未包含足够的识别信息，诊断结果就会有很大误差。
常用提取方法有网格法、矩阵特征矢量法、灰度矩阵法、面积法、差分曲线法等。
笔者提出一种最优角度拟合算法，通过最优角度拟合，找到实测功图6个特征点，然后在这些特征点的基础上经数据预处理进一步形成25项特征参数，可基本代表典型示功图特征。
1.2 最优角度拟合算法
每个示功图由约200个点组成，上行程数据较密，110～120个点，下行程数据较稀，80～90个点。
可采用等位移插点的办法，使示功图成为标准点数的闭合图形。
其中A、C、E 点取值容易，A点为起始点（最接近0位移的点），C点为最大位移点，E点为采集的最后一点。
B点、D点、F点需通过最优角度拟合计算。
B点：游动凡尔完全关闭点，前一条拟合直线与下一条直线进行对比，角θ最小。
D点：固定凡尔完全关闭点，前一条直线角θ1小于90°，后一条直线角θ2在180°附近。
若D点之后又找出类似夹角，以第1个夹角为准，且后者
的夹角法线大多在90°左右，而D点法线在第二象限，角度更大。
F点：二次卸载起点，具体方法和D点取点法相似，但前一条直线角θ1在0°左右，后一条直线角θ2在90°～170°。
1.3 特征值预处理
工况特征信息需要同时反映出图形形状特征和数值的变化才能准确诊断工况。
若只考虑图形形状的单一数据，当功图出现缩放、旋转、移动等情况时，就会出现误判。
通过最优角度拟合算法计算的6个特征点的载荷、位移、角度涵盖了示功图图形的基本轮廓，通过进一步计算，可以得到示功图最大载荷、最小载荷、有效冲程、充满系数、加卸载冲程损失、功图面积等特征参数，综合考虑以上信息才能更全面反映出示功图的形状和数值变化特征。
2 基于特征参数监测的工况趋势预测
2.1 泵漏失趋势预测
对大量生产数据分析表明，抽油机下冲程的卸载位移和上冲程加载载荷可作为泵漏失典型特征参数进行数据分析。
下冲程开始后，固定阀关闭不严导致泵内压力不能及时提高而延缓了卸载过程，同时使游动阀不能及时打开，卸载行程变大；下冲程后半段，柱塞下行速度减小，当小于漏失速度时，泵内压力降低使排出阀提前关闭，悬点提前加载。
2.2 結蜡趋势预测
油井结蜡时，杆管间的流道变小，井筒内液流阻力增大、杆、管壁上的蜡接触增加摩擦阻力，因此上行时负荷增加，悬点最大载荷增大；下行时阻力增加，悬点最小载荷减小。
由此建立最大、最小载荷在线监测曲线，并以理论最大、最小载荷线作为参考，设立预警线，当载荷触发预警线时，及时采取洗井、加药等措施，避免蜡卡事故的发生。
2.3 供液能力趋势预测
油井供液不足时，柱塞下行时接触不到液面，卸载时间延长，使功图表现出“刀把”的形状，“刀把”长度占冲程的比例反映着供液不足的程度。
根据“刀把”长度和功图面积监测供液能力变化趋势，当供液不足程度发生较大变化时预警，必要时采取调参、调整注水等措施挖掘油井生产潜力。
也可用于监测间抽井供排变化趋势，合理制定间抽周期。
3 结束语
综上所述，国内已见有关抽油机井故障诊断及预警方法的研究报道，但经对比分析，未见与本项目上述技术特征相同的报道，该委托项目具有新颖性。
本技术通过最优角度拟合算法提取示功图特征参数，能够较全面地表达出示功图的形状和数值变化特征，综合考虑电流数据，在人工干预和样本训练后，可确定各种常见工况的判断条件，经过决策树算法建立工况诊断模型，实现了油井生产工况的快速智能诊断。
通过最优角度拟合算法提取示功图特征参数，能够
较全面地表达出示功图的形状和数值变化特征，综合考虑电流数据，在人工干预和样本训练后，可确定各种常见工况的判断条件，经过决策树算法建立工况诊断模型，实现了油井生产工况的快速智能诊断。