[发明专利]抽油机冲次筛选方法、机器学习模型获得方法及相关装置

说明书

本发明公开了抽油机冲次筛选方法、机器学习模型获得方法及相关装置，可以获得抽油井的生产参数，所述生产参数中至少包括冲次且不包括产液量；根据预设的冲次调整方式，对所述生产参数中的冲次的取值进行至少一次调整；将每次调整冲次后的生产参数输入预设的机器学习模型中，获得所述机器学习模型得到的与各调整后的冲次对应的产液量；根据具有对应关系的冲次和所述产液量确定各调整后的冲次对应的抽油机的抽油泵泵效；从各调整后的冲次中筛选出对应的抽油泵泵效符合预设泵效要求的冲次。本发明根据抽油泵泵效对冲次进行筛选，可以筛选出抽油泵泵效较高的冲次，进而可以根据该冲次有效优化石油生产过程。

技术领域

本发明涉及石油开采技术领域，尤其涉及抽油机冲次筛选方法、机器学习模型获得方法及相关装置。

背景技术

在石油开采领域，抽油井十分普遍。抽油井通过抽油机做往复运动将地层中的原油举升到地面，抽油机的动力由抽油泵提供。

抽油泵泵效是抽油井在生产过程中的产液量与抽油泵排量的比值，抽油泵泵效越高，证明抽油机的运行效率越高，反之越低。

如何提高抽油泵泵效仍是本领域一个亟待解决的技术难题。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的抽油机冲次筛选方法、机器学习模型获得方法及相关装置，方案如下：

一种抽油机冲次筛选方法，包括：

获得抽油井的生产参数，所述生产参数中至少包括冲次且不包括产液量；

根据预设的冲次调整方式，对所述生产参数中的冲次的取值进行至少一次调整；

将每次调整冲次后的生产参数输入预设的机器学习模型中，获得所述机器学习模型得到的与各调整后的冲次对应的产液量；

根据具有对应关系的冲次和所述产液量确定各调整后的冲次对应的抽油机的抽油泵泵效；

从各调整后的冲次中筛选出对应的抽油泵泵效符合预设泵效要求的冲次。

可选的，所述生产参数还包括：泵径、冲程、油压、套压、动液面深度、示功图的载荷与位移、有效冲程、示功图面积中的至少一个。

可选的，所述根据具有对应关系的冲次和所述产液量确定各调整后的冲次对应的抽油机的抽油泵泵效，包括：

将各调整后的冲次及对应的所述产液量输入公式

中，计算得到各调整后的冲次对应的抽油机的抽油泵泵效，其中，η为抽油泵泵效，d为泵径，L为冲程，n为冲次，Q为预设时长的产液量，t为所述预设时长包含的分钟数量。

可选的，所述根据具有对应关系的冲次和所述产液量确定各调整后的冲次对应的抽油机的抽油泵泵效，包括：

获得所述预设的机器学习模型根据具有对应关系的冲次和所述产液量，确定的各调整后的冲次对应的抽油机的抽油泵泵效。

可选的，所述从各调整后的冲次中筛选出对应的抽油泵泵效符合预设泵效要求的冲次，包括：

从各调整后的冲次中筛选出对应的抽油泵泵效最高的冲次。

一种机器学习模型获得方法，包括：

获得抽油井的在历史时间段内的多组生产参数，每组所述生产参数中至少包括：冲次和产液量，不同组的所述生产参数的采集时刻不同；

将获得的所述多组生产参数作为训练数据，对所述训练数据进行机器学习，获得机器学习模型，所述机器学习模型的输入为：不包括产液量在内的所述生产参数，所述机器学习模型的输出为抽油机的抽油泵泵效。