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作者：唐丽雯;樊军;赵新语;何方;
单位：新疆大学机械工程学院;
摘要：为解决现有原油产液量计量方法精度低、成本高、工艺流程复杂等问题，对一种基于功图故障种类与强弱特征和BP神经网络分析的组合计算油井产量方法进行研究。该方法通过马田系统操作从地面示功图中提取特征向量，并融合自适应算法，对示功图故障种类及强弱进行识别与区分；建立了产液量与不同故障类型及强弱之间的映射关系以此代替泵效，计算映射关系并建立BP神经网络以此来优化关系，得到基于故障种类与强弱的计量产量的模型。给出该计量模型的具体实现，并选择2020年的新疆公司某作业区50井的产量及示功图作为数据集进行计算验证。上述模型计算结果表明，计算的石油产量和实际的石油产量作对比，其平均相对误差为3.26%，平均绝对误差为0.5%，满足油田生产利益最大化。
关键词：油井产液量计算;;示功图;;故障识别;;特征分析;;BP神经网络
基金资助：国家自然科学基金地区科学基金项目（11462021）
