机理仿真与数据驱动融合的电泵举升故障诊断预警理论研究进展

檀朝东 黄新春 王松 张光一 付军 杜广浩

1. 中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室；2. 中国石油大学(北京)石油工程学院；3. 中国石油大学(北京)人工智能学院；4. 中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司

0 引言

全球95%的油井使用人工举升方式开采。其中，电潜泵举升井约有130 000口［1］，仅次于抽油机井。电潜泵井举升的液量最多［2］，其每年产出的原油约占全球总油量的60%，并且电泵维护费用占全球年度人工举升费用的43%［3］。我国电泵举升井的数量达到15 000多口，是海上油田开发和陆上油田后期提液稳油的主要方式。油田现场服役电泵的性能和使用寿命受许多因素影响，如复杂井眼、高温高压、高黏度流体、高气液比流体、出砂、结蜡等，导致电泵井出现磨损、气锁、卡泵、冲蚀、腐蚀、漏失、电缆击穿、电机损坏等故障，不仅增加油井检泵作业维护费用，而且由于作业停产和作业后恢复期减产等因素间接影响油井产量，经济效益损失大。目前电泵井平均检泵周期约1 000 d，若单井检泵作业维护费按12万元、电泵单井原油产量按15 t/d、待作业与作业后恢复期减产对油井产量的影响时间按7 d、原油价格按3 200元/t计算，则我国电潜泵井年检泵作业约8 000井次，直接检泵费用达10亿元，作业减产所造成的产量损失为27亿元，年经济损失达37亿元。若能将电泵井检泵周期提高30%，年经济效益可达10亿元。深入研究电潜泵生产诊断机制与早期预警方法，对指导现场生产、减少故障次数、延长检泵周期、降低采油成本以及提高油田开发的经济效益具有重要意义。……