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申请/专利权人：沈阳中科奥维科技股份有限公司

摘要：本发明提供一种数字化条件下电泵井的工况分析与液量计量方法，涉及采油工程领域。该数字化条件下电泵井的工况分析与液量计量方法，包括计算电流基准值，采集的电流与基准电流相比的变化幅度，进行变化率和趋势分析，将非剧烈变化的工况分为五类，特征曲线校正，液量计量以及动液面预测。基于特征参数实现五种非剧变工况的识别，然后基于实际生产数据进行特征曲线的校正，结合特征曲线计算油井液量与动液面，实现更加准确的电泵井非剧变工况分析，实现电泵井的产液量软件计量，补强油田智能化建设在电泵方面的应用基础。

主权项：1.一种数字化条件下电泵井的工况分析与液量计量方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、计算电流基准值，本步骤中，计算电流基准值的方法包括三种具体方法：方法一、电流基准值采用采油工程手册提供的理论电流值计算方法进行计算；方法二、读取一口电泵井正常生产时测试的电流值；方法三、应用大数据分析方法提取同一种型号的电泵在相同生产参数下正常工况的统计平均值；S2、应用采集的电流与基准电流相比的变化幅度，将实时采集参数处理为以下四个时间维度的数据，进行变化率和趋势分析；本步骤具体包括以下步骤：1）Is：秒级数据变化，与基准值相比偏差超过秒级阈值，进入预警状态；2）Im：分钟级数据变化，取每分钟60个秒级数据的平均值，与基准值相比，变化率超过分钟级阈值进行预警，每分钟计算过去60分钟里分钟级数据的变化趋势ΔIm；3）Ih：小时级数据趋势变化，取每小时60个分钟级数据的平均值，与基准值相比，变化超过小时级阈值进行预警，每小时计算过去72小时里小时级数据的变化趋ΔIh；4）Id：日数据趋势变化，取每天24个的小时级数据的平均值作为日数据，与基准值相比，变化超过日级阈值进行预警，每天计算过去30天内日数据的变化趋势ΔId；S3、工况分析：将非剧烈变化的工况分为以下五类：1）参数偏大，其特征为扬程增加，沉没度偏低，泵效偏低，电参偏大；2）结蜡时，其特征为排出压力增加，扬程增加，产量减少，液面上升，实际举升高度下降，泵损耗增加，电参缓慢增加；3）正常时，电参、井口压力基本不变；4）参数偏小时，其特征为动液面高、泵效高、电参稳定；5）漏失时，其特征为举升压力不变，液面上升，产量减少，泵轻载，电参轻微下降，需要重新调整特征曲线；S4、特征曲线校正：1）获得泵的初始特征曲线；2）生产校正：获取实际生产数据，对应的产液量、动液面以及电流、电压、功率，根据实际生产数据计算泵的实际扬程，用实际的产液量计算出扬程偏差系数，扬程偏差系数小于一定值时，则直接使用理论校正值，否则进行生产校正；3）获取多组数据，拟合扬程偏差系数与产液量以及频率、功率的关系；4）获得实际的特征曲线；步骤S4中，获得多组拟合值，求取平均的扬程偏差系数；S5、液量计量以及动液面预测：按照不同工况进行产量预测。

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