企业诊断-功图量油与诊断算法简介 精品
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功图量油
五.功图量油的不足之处
1.阻尼系数的确定方法导致油井产量计量的不准确 1.阻尼系数的确定方法导致油井产量计量的不准确 阻尼系数 目前提出的计算阻尼系数的方法有很多种， 目前提出的计算阻尼系数的方法有很多种，而各种计算 计算结果相差很大， 方法所得到的计算结果相差很大 有的甚至达到几十倍， 方法所得到的计算结果相差很大，有的甚至达到几十倍，因 此阻尼系数的确定是能否准确计算产量的基本前提 基本前提， 此阻尼系数的确定是能否准确计算产量的基本前提，而现在 还没有一种公认的计算阻尼系数的方法。 还没有一种公认的计算阻尼系数的方法。 2.现有功图量油技术在低产液井上测量误差较大 现有功图量油技术在低产液井 2.现有功图量油技术在低产液井上测量误差较大 从部分油田做过的生产数据监测方面可以得到， 从部分油田做过的生产数据监测方面可以得到，对于产 很好的进行计量， 液量较大的井，现有功图量油技术可以很好的进行计量 液量较大的井，现有功图量油技术可以很好的进行计量，且 误差较小；而对于产液量较小的井，误差仍然比较大。 产液量较小的井 误差较小；而对于产液量较小的井，误差仍然比较大。
产液量分析 压力分析 载荷分析 泵效分析 系统效率分析 宏观控制图
根据现有工作状况 进行进一步优化
工况分析
优化设计
一口油井安装一台RTU和多种传感器，包括载荷传感 一口油井安装一台RTU和多种传感器，包括载荷传感 RTU和多种传感器 载荷 位移传感器 扭矩—载荷传感器 转速传感器 传感器、 传感器、 传感器、 器、位移传感器、扭矩—载荷传感器、转速传感器、温度 传感器、压力传感器 电流传感器等 它们均与油井RTU 传感器、 传感器等。 传感器、压力传感器、电流传感器等。它们均与油井RTU 相连，对油井进行控制和采集各传感器的数据， 相连，对油井进行控制和采集各传感器的数据，并回发给 主机。通过计算机上安装的远程监控软件， 主机。通过计算机上安装的远程监控软件，与油田公司控 制计算机相连，既可以调取油田公司计算机的历史数据 历史数据， 制计算机相连，既可以调取油田公司计算机的历史数据， 也可以直接发出指令 对油井进行实时测量控制 发出指令， 实时测量控制， 也可以直接发出指令，对油井进行实时测量控制，得到现 场数据在计算服务器上进行分析处理， 场数据在计算服务器上进行分析处理，采集的实时数据和 分析结果在授权的计算机上可以打印和浏览 打印和浏览。 分析结果在授权的计算机上可以打印和浏览。
企业诊断企业诊断概述(ppt41)
17、儿童是中心，教育的措施便围绕 他们而 组织起 来。上 午8时6分7秒上 午8时6分08:06:0721.7.9
July 2021
2、Our destiny offers not only the cup of despair, but the chalice of opportunity. (Richard Nixon, American President )命运给予我们的不是失望之酒，而是机会之杯。二〇二一年六月十七日2021年6月17日星期四
100%
总资产报酬率
利润总额 利息支出 平均资产总额
100%
资产营运状况
总资产周转率(次)
销售(营业)收入净额 平均资产总额
100%
销售（营业）收入净额
流动资产周转率（次）=
×100%
平均流动资产总额
偿债能力状况
资产负债率
负债总额 资产总额
100%
发展能力状况
销售增长率
本年销售增加额 上年销售总额
100%
资本积累率
本年资本增加额 年初资本额
100%
企业诊断
企业诊断
1 企业诊断概述 2 企业诊断的内容
1 企业诊断概述
1 企业诊断含义 2 企业诊断的特征 3 企业诊断的任务 4 企业诊断的类型和程序
1 企业诊断含义
企业诊断是指由具有丰富经营管理知识 和经验的专家，深入到企业的具体经营 活动中，与企业经营管理人员紧密配合， 运用科学方法，找出企业经营活动存在 的主要问题，进行定量或定性分析，查 明产生问题的原因，提出切实可行的改 进方案，进而指导方案的实施，以捉高 企业经济效益的服务性活动。
特性制定相应的营销策略 (9)中间商运用不当 (10)未能兼顾“销量大”和“市场秩序稳定”等
企业诊断-企业诊断与绩效评估平衡计分卡之运用 791 精品
第0節 績效管理概論
二、績效定義 績效(performance)：企業目標達成程度的一種衡 量，包含效率與效果兩各層次 效能(effectiveness) ：指Do the right things，以 實際產出與目標產出之比值衡量，衡量目標達成 情形。產出量愈大 ，效能愈高 效率(efficiency) ：指Do the things right，以實際 產出與潛在產出之比值，即實際產出與實際投入 之比值 (生產力)衡量 績效可定義為選擇最適當方案以最正確方法達成 所預定之目標。
績效評估方法：
▪ 排列法。
評估期間 年
月
日起至 年
姓名
1. Tony 2. Lisa 3. Andy 4. Linda 5. Amy
專業 工 作 工作 知識 數量 品質
121 355 544 233 412
總分
評估者
評估 日期
月 日止
總分 等級
4
1
總評
績效評估方法：
▪ 交替排列法。評估時將表現最佳填入第一欄第
績效評估指標 定義
範例
關懷度 生產力
品質 可靠度 可信度 適任性
對個人之關注
客戶、員工滿意
組織之效率
每一員工之銷貨收入、 產出與投入之比率
一致之績效表現 產品退回、客戶抱怨
利益關係人的認知 形象、公共關係
擁 有 必 要 技 能 知 識 第三者認證、客戶推薦 的程度
組織層次之績效評估指標：績效指標可以下三項 為代表：成本(財務)、品質、時間
績效評估指標
定義
範例
時間
提供快速服務的意
反應度 願與準備程度
回覆詢問的時間
調適度 員工改變的能力 擁有技能的數量
功图法油井计量技术
功图法油井计量技术概况功图法油井计量技术功图法量油技术开发背景长庆油田油井单井计量以双容积单量为主，双容积单井计量系统组成及地面流程复杂，控制部分易损坏，故障率高，电磁执行机构漏失严重，计量误差较大，且地面流程一次性投资大，维护困难，又不能实现计量数据远传和实时检测，人为影响因素多。
功图法量油技术开发背景2000年以来，长庆油田相继开发的一些小区块或出油点，地理位置较为偏远，油井分散、数量少、产量低．部分区块含水较高。
若按常规模式建立完善的地面流程会造成亏损经营。
为了降低投资、节约成本，提高油田管理水平，2000年，长庆油田公司油气工艺技术研院与西安威正电子科技有限公司联合提出了一种采用“功图法”计量单井产量的计算方式和测试方法，研制开发了一套基于这种方法的综合测试系统和相应的配套计量软件。
经过不断地研究和实践，该技术目前已在全油田共建数据处理点100多个，管理油井4000多口，在油田生产中发挥着重要作用。
功图法油井计量技术目录一、功图法油井计量技术理论研究二、功图法油井计量系统研制三、油田应用情况功图法油井计量技术地面示功图 建立定向井条件下油管、抽油杆、液体三维力学、数学模型结合油井液体性质、抽油机型号、冲程、冲次、杆柱组合等主要参数泵功图采用多边形逼近法和矢量特征法进行分析和故障识别泵有效冲程结合油层物性及生产参数油井产液量功图法油井计量系统技术原理图全天候采集井口位移与载荷数据㈠ 基本原理功图法量油技术是依据抽油机井深井泵工作状态与油井产液量变化关系，把定向井有杆泵抽油系统视为一个复杂的振动系统（三维振动系统：包含抽油杆、油管和液柱三个振动子系统），该系统在一定的边界条件和一定的初始条件（如周期条件）下，对外部激励（地面功图）产生响应（泵功图）。
一、功图法油井计量技术理论研究功图法油井计量技术抽油杆连接条件连接条件油管液柱连接条件 地面功图泵功图地面折算有效排量泵功图识别模块有杆泵抽油系统建立定向井有杆泵抽油系统的力学、数学模型，该模型能计算出给定系统在不同井口示功图激励下的泵功图响应，对此泵功图进行分析，确定泵的有效冲程，进而求出地面折算有效排量。
企业诊断(ppt 70)
六、质量保证
(一)标准化 1、标准化制度的建立 2、完备的质量标准 3、产品质量标准之优越性 (二)设计质量 1、产品开发品保体系的建立 2、可靠度工程之进行情形 3、设计之审查 (三)进料品质 1、进料质量保证制度与执行情形 2、协力厂商之评鉴、协助与辅导 3、最近三年来进料质量与交期之改进情形
(四)激励措施 1、促进员工团队精神及向心力活动之办理情形 2、团结圈活动之推行状况与绩效 3、提案制度之推行状况与绩效 4、奖励制度实施情形 5、员工福利办理情形 (五)劳资关系 1、劳资关系之促进情形 2、劳资纠纷之记录与处理 (六)工业安全与卫生 1、工厂布置与作业环境之安全卫生状况 2、劳工安全与卫生有关活动之计划与实施状况 3、工业安全与卫生法令之执行情形 4、三年来工业灾害与处理情形
A.控制毛利率提高。 B.控制销售、管理之费用或比率 不要过高。 C.控制财务费用不要过高。 D.控制非营业费用不要过高。 E.提高销售单价。
? ?
分析项目
3.投资 报酬率
4.资本 报酬率
分析公式
R.Q.I(%)= 税 后 净 利 / 平 均总资产 =(税后净利/净营业收 入)X(净营业收入/平均 总资产)
应对之策 同“资本报酬率”之说明。
(2)安定力分析：
分析项目 1.流动比率
分析公式
X%=流动资产/流动负 债
判定标准
A.120~180%较适宜 B.最低不得低过90%， 当90~120%时要加强 cash-flow的控制及强 化调现能力控制
2.速动比率
X%=速动资产/流动负 债 ※速动资产=流动资产 -存货
存货周转次((销货收入 / 存货 金额)x100%)
检查营业收益性及成长性
检查赚赔之间的关键界线
示功图量油法与传统计量模式比较
示功图量油法与传统计量模式比较摘要：示功图量油法是一套完整的油田自动监测和计量系统，这套系统的优势在于取消了计量站及计量管线，将油井计量从站内转移到油井口，并能解决油田中单油井的计量问题，有效降低了投资成本，减少了人力开支，从而很好的提高了油田生产管理水平。
本文就示功图量油法与传统计量模式进行相关比较，辩证其在油田计量方面的优势。
关键词：示功图量油法传统计量模式量油石油资源是大自然留给人类的巨大财富，由于石油资源的不可再生性，加上目前市场经济条件下对石油的需求量不断增加，这就给石油开采带来巨大的压力，这就要求各大油田企业将提高原油产量和产油效率作为石油开采工作的重中之重，而石油开采自动化就是油田企业为达这一目标的重要手段，而其中包含了一项自动化的油井产量计量技术——示功图量油法。
以下就示功图量油法和传统计量模式进行相关的比较，总结示功图量油法的优势。
一、传统计量模式与示功图量油法的工作原理及特点1.传统计量模式工作原理及特点传统的计量模式即为小站计量模式，这种计量模式一般都采用多口油井的产量进入同一个计量站，并且共同使用一套分离计量装置，通过人工或者自动控制的方式进行选井，最终进行各油井周期性间歇计量的小站计量模式。
由于我国油井计量技术的整体水平并不高，整体停留在手动操作阶段，人工手动选井、人工取样化验、人工含水分析、人工记录数据等等，这一系列的油井计量过程都是通过手动操作完成的。
小站计量模式利用一套分离计量装置，实现多口油井的气体流量计和液体流量计，这种工作流程所决定的架构具有很大的局限性。
小站计量模式在选井过程中涉及大的投资额度都非常大，需要大量的地面管线和设备，由于我国有些油田比较分散，因此在计量过程中地面流程都比较复杂，油井的连续计量存在很大的难度，这也是小站计量模式在计量过程中的缺陷，在人力物力财力方面都造成了极大的浪费。
2.示功图量油法的工作原理及其特点示功图量油法计量模式产生的基础是油田的数字化建设，目前的油田企业为了提高工作效率和石油产量等采用了一系列的数字化操作，而示功图量油法就是利用油井的生产数据，并对油井悬点示功图数据加以分析，进行油井产液量计算的远程连续计量方式。
企业诊断与咨询工具大全--企业策划与诊断(ppt 30)
1.1 企业诊断总论
二、综合诊断阶段
从20世纪50年代到60年代末期，历时约20年。 （1）诊断重点是企业的总体经营。例如对组织整顿的重视。 （2）以建立整体的科学管理体系为主要内容，开始积极推广应用价 值工程、预测、决策和最优化技术及计算机信息管理系统等现代化手 段。 （3）诊断范围迅速扩大。发展到对产地的诊断、系列企业的诊断、 商业的诊断、服务事业甚至机关团体的诊断。
3）通过脉相确定病症，各个“器官” 都有可能成为病因。或者是 整 个企业的运行机制存在问题。
1.1 企业诊断总论
（2）确定改善方案
第一步：制定方案 常用的方法有模拟法、实验法、模型法、德尔菲法、理论分析等等。 第二步：优化筛选方案 （1）集体鉴定法 将不同方案提交有关人员集体讨论鉴定，进行选优。 （2）因素评分法 对方案所需的因素或对方案目的所要求的因素进行评分以区分优劣的方法。 （3）综合评价法 分别对每个方案的的技术性能与经济效益两个因素进行评价，分别求出两类 因素的评价系数，然后对二者进行综合评价。 （4）最优化法（利用数学模型，如：盈亏平衡法、线性规划、边际分析等） （5）投入产出方法（投入产出模型）
1.1 企业诊断总论
1)按照为完成目标所要求的各种因素和方案能满足这些因素的优劣顺序进行打分评价的 选
优方法。
序 号
因素
重 要 系 数A
方案
评分值
B
C
D
A
得分值
B
C
D
1 市场需求 10
4
3
2
1
40 30 20 10
2 竞争情况 8
3
2
1
3
24 16 8
24
3 原料条件 7
3
功图量油
工况监控子系统 数据采集
可以通过各种传感器得到， 传感器都很易得到
可以使用电子摄 像头实现
远程视频监测子系统
远程控制
网络浏览子系统
对参数分析，为工 判断泵是否正常工作，以 况分析做准备 计量、分析优化子系统 便及时作出调整 数据分析
计算的核心部分，通过 计算有效冲程模块以及 漏失量实现
产液量计算
产液量分析 压力分析 载荷分析 泵效分析 系统效率分析 宏观控制图
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
基于功图量油的油井自动监测与工况分析系统
抽油机井的井口数据采集
抽油机的工况分析 系统组成
数据远程传输技术
综合自动监测系统
四. 功图量油的最新进展及应用现状
1.功图量油的最新进展 目前国内功图量油的最新产品是北京雅丹石油技术开 发有限公司开发研制的YD油井远程监控液量自动计量及分 析优化系统。 1）.系统组成 系统的主要组成如下图所示：
国内油田中，大港油田较早应用功图量油法进行的 产量计量的油田。随后在中原油田，大庆油田，延长油 田，新疆油田都有所应用，并取得较好的计量效果，节 省了地面建站的投资，取得了很好的经济效益。 长庆油田于2000年开始研究功图量油在低渗透油田 的应用，并于2003年在长庆油田四个采油厂分别进行了 108井次的现场测试试验。2004年开始在油田全面推广 应用，2008年《功图法油井计量装臵》获国家发明专 利，且在全油田90多个联合站建立了功图法油井计量系 统数据处理点，管理4000余口油井，在油田生产中发挥 着重大的作用。
v 反映混合物在抽油泵排出压力条件下体积与其对应的
地面体积之间的关系，设一个抽汲周期内抽油泵除去漏失量 后的井下排液体积为V pe ，及其对应的地面体积为V ，则体积 系数v V / V pe。因此要计算实际产液量需解决的三个问题是 （1）计算柱塞的有效冲程
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2021/3/15
主要内容
功图量油概述 现有问题与改进 多气井量油 抽油井故障诊断
2021/3/15
故障诊断
功图量油须建立在抽油井工况健康的基础上， 因此在量油之前需进行故障诊断。
2021/3/15
故障诊断
整个故障诊断系统分为：
诊断界面 读写数据库 底层模块接口 诊断模块
2021/3/15
多气井量油
算法概述
2021/3/15
多气井量油算法概述
液体冲程
Sl S n S gas
2021/3/15
Sfreegas
多气井量油算法概述
Pi
Pa
Lf Ap
(eq.a)
测量压力满足eq.a时，进入
油管的气液量
(Gibbs et al., 2006)
Pi -沉没压力 Pa -泵出口压力 L f -液体载荷
Ap -活塞面积
Lufkin, Enerplus
2021/3/15
Pi Pa Lf Ap
多气井量油算法概述
沉没压力方程求解
2021/3/15
多气井量油算法概述
溶解GOR和原油体积系数与压力关系
2021/3/15
多气井量油算法概述
Nolen correlations
2021/3/15
2021/3/15
计算过程实例
功图量油计算过程 以堡1-3井为例
2009-12-2 示功图
2021/3/15
计算过程实例
推算泵功图
2021/3/15
计算过程实例
数据处理并确定凡尔开闭点
2021/3/15
计算过程实例
计算单日产液量
堡1-3井2009-12-2各时间段产量值
时间
8:00
沙21-22 实测泵功图与推算泵功图比较
2021/3/15
地面示功图
1300米处实测泵功图 1300米处计算泵功图
1790米处实测泵功图 1790米处计算泵功图
排液量（方）
计算结果分析
单井单日产液量分析
堡1-3井功图计量与实测值对比
12 10
8 6 4 2 0
8:00 12:00 16:00 20:00 0:00 4:00 时间
2021/3/15
智能分类
BP神经网络是一种基于误差反向传播算法 的多层前馈型人工神经网络, 具有三层或三 层以上神经元，有输入层、隐含层和输出层。 它的学习方式是一种有监督的学习,在输出 层比较网络的实际输出和对应的期望输出的 误差均方差,如果不能得到满意的误差精度, 则根据误差通过梯度下降法调整各层神经元 的权值,最终使误差达到最小。
从收缩因子和实测 地面含油率确定抽
油泵处的含油率
计算产液量
计算溶解气体积 ΔVdissolvedgas
Sfreegas=Sg-Sl
计算ΔVfressgas
ΔVtotalgas= ΔVdissolvedgas
+ ΔVfressgas GLR=
ΔVtotalgas/ 总液量
Pa=f(GLR)
多气井量油算法概述
多气井量油算法概述
假设的泵吸 入压力Pis
Pa=Pi+Lf/Ap
GLR Pa=f(GLR)
泵出口压力 Pa1
泵出口压力 Pa2
2021/3/15
是否
No
Pa1=Pa2？
Yes
真实的泵吸 入压力 Pit=Pis
液体产量
从Nolen关系曲线 计算求溶解GOR和
收缩因子
计算Sgas
Sl=Sn-Sgas
计算结果分析
堡1-4A 一个月数据对比
2021/3/15
计算结果分析
李堡数据汇总，见下页表格 功图量液与大罐量液误差
2021/3/15
日期
9月28日 9月29日 9月30日 10月1日 10月7日 10月8日 10月10日 10月12日 10月14日 10月16日 10月18日 10月20日 10月22日 10月24日 10月26日 10月28日
底层接口
为诊断模块提供标准功图、当前功图和前一 功图
实现功图数据的前期处理，提供给诊断模块 入口，对渐变故障进行后期处理
原始数据
底 标准功图
层
模 第n个功图 诊
块
断
接 第n-1个功图 口
模 块
渐变故障处理
一部分诊断结果 渐变故障诊断结果
2021/3/15
诊断模块
数据采集错误 抽油杆断脱或活塞遇卡或凡尔失灵 柱塞脱出工作筒 油井结蜡或乳化油稠 油管漏失 固定凡尔漏失 供液不足 上碰挂 下碰泵
99.854
1.160
97.176
100.543
3.367
误差率（%） 1.45 8.38 4.21 4.09 3.32 1.93 4.09 3.97 3.84 4.30 3.67 1.89 3.00 1.78 1.16 3.35
庄13量油分析
庄13总产量对比
80 70 60 50 40 30 20 10
0 8月1日
8月8日 8月15日 8月22日 8月29日
9月5日
9月12日
2021/3/15
实际产量 计算产量
庄13量油分析
庄13总产量对比
70 60 50 40 30 20 10
0 9月269日月279日月289日月299日月301日0月11日0月21日0月31日0月41日0月51日0月61日0月71日0月81日0月190日月1100日月1110日月1120日月13日
2021/3/15
诊断模块
数据采集错误
N
抽油杆断脱或活塞遇卡或凡尔失灵判断 柱塞脱出工作筒判断
油井结蜡或乳化油稠判断 供液不足判断
固定凡尔漏失判断
2021/3/15
Y
是否存在以上错误
N
油管漏失判断
Y
上碰挂判断
下碰泵判断
输出诊断结果
智能分类
人工神经网络已经有40多年的历史,近些年来神经 网络技术被越来越广泛地应用于石油工业的许多不 同领域。与传统的分类方法相比，人工神经网络模 型有许多优势:
功图量油与诊断算法简介
2021/3/15
主要内容
功图量油概述 现有问题与改进 多气井量油 抽油井故障诊断
2021/3/15
功图量油概述
从传统量油到功图量油 功图量油技术发展 功图量油的国内外现状 功图量油原理 工程应用实例
2021/3/15
从传统量油到功图量油
传统量油
计量间量油
产2量00累3加
全天候 间抽 任意时段 ……
功图量油技术发展
拉线面积法：80年代，B•M•卡西扬诺夫
示功图的理论排量
Qe
时间
r2 4
冲程 冲次 混合液比重
实 其际中日S总产为液A量B、QBCSSA、E总GDCQFe 延长线和AD延长线所
围的面积。
液量叠加法等
2021/3/15
功图量油技术发展
现有问题与改进
功图数据采集错误
2021/3/15
现有问题与改进
气体影响导致有效冲程偏大
2021/3/15
现有问题与改进
数据采集错误
2021/3/15
现有问题与改进
有效冲程变化比较大
2021/3/15
主要内容
功图量油概述 现有问题与改进 多气井量油 抽油井故障诊断
2021/3/15
具有极强的非线性映射能力，可以以任意精度逼近任何 连续函数
采用并行计算机制,具有高速度和高精度 采用信息的分布式存储方式，具有更好的稳定性和容错
性，允许样本缺失和扭曲，部分计算单元的损坏不会削 弱整个系统的功用; 具有较强的自学习综合能力、联想记忆能力和调整功能
2021/3/15
智能分类
现在人工神经网络已经广泛的应用于有杆抽 油井的故障诊断中。在众多的神经网络模型 中,比较常用的是误差反向传播神经网络,简 称BP神经网络，我们就使用了BP神经网络 进行油井故障的诊断。
功图计量与大罐量油对比分析表
堡1站
大罐量油（m3）
功图计量（m3）
差值（m3）
110.476
108.896
1.58
99.404
108.498
9.094
103.085
107.621
4.536
104.144
108.582
4.438
101.912
105.407
3.495
103.292
105.327
2.035
100.745
105.039
4.294
99.198
103.297
4.099
100.204
104.209
4.005
99.688
104.172
4.484
99.834
103.641
3.807
99.297
101.206
1.909
97.858
100.88
3.022
98.825
100.62
1.795
98.694
2021/3/15
示功图量油
日产液量
＝24hr*60min*泵的面积*有效冲程*冲次
其中，冲次： N次/min
有效冲程/冲程 = 充满系数
关键：凡尔开闭点
216个原数据
平滑数据
曲线变化
2021/3/15
泵功图的推算
Gibbs 波动方程
2u t 2
2
2u s 2
c
u t
2021/3/15
2021/3/15
APIRP11算法量油
由已知的液面、泵挂深度、 冲次、光杆冲程、泵塞直径、 液体密度，再结合抽油杆尺 寸和组合，以及油管直径、 是否锚定等信息，能过查表、 曲线图等确定柱塞冲程、泵 排量、光杆最大最小载荷等 需求量。
主要内容
功图量油概述 现有问题与改进 多气井量油 抽油井故障诊断
2021/3/15
故障诊断
功图量油须建立在抽油井工况健康的基础上， 因此在量油之前需进行故障诊断。
2021/3/15
故障诊断
整个故障诊断系统分为：
诊断界面 读写数据库 底层模块接口 诊断模块
2021/3/15
多气井量油
算法概述
2021/3/15
多气井量油算法概述
液体冲程
Sl S n S gas
2021/3/15
Sfreegas
多气井量油算法概述
Pi
Pa
Lf Ap
(eq.a)
测量压力满足eq.a时，进入
油管的气液量
(Gibbs et al., 2006)
Pi -沉没压力 Pa -泵出口压力 L f -液体载荷
Ap -活塞面积
Lufkin, Enerplus
2021/3/15
Pi Pa Lf Ap
多气井量油算法概述
沉没压力方程求解
2021/3/15
多气井量油算法概述
溶解GOR和原油体积系数与压力关系
2021/3/15
多气井量油算法概述
Nolen correlations
2021/3/15
2021/3/15
计算过程实例
功图量油计算过程 以堡1-3井为例
2009-12-2 示功图
2021/3/15
计算过程实例
推算泵功图
2021/3/15
计算过程实例
数据处理并确定凡尔开闭点
2021/3/15
计算过程实例
计算单日产液量
堡1-3井2009-12-2各时间段产量值
时间
8:00
沙21-22 实测泵功图与推算泵功图比较
2021/3/15
地面示功图
1300米处实测泵功图 1300米处计算泵功图
1790米处实测泵功图 1790米处计算泵功图
排液量（方）
计算结果分析
单井单日产液量分析
堡1-3井功图计量与实测值对比
12 10
8 6 4 2 0
8:00 12:00 16:00 20:00 0:00 4:00 时间
2021/3/15
智能分类
BP神经网络是一种基于误差反向传播算法 的多层前馈型人工神经网络, 具有三层或三 层以上神经元，有输入层、隐含层和输出层。 它的学习方式是一种有监督的学习,在输出 层比较网络的实际输出和对应的期望输出的 误差均方差,如果不能得到满意的误差精度, 则根据误差通过梯度下降法调整各层神经元 的权值,最终使误差达到最小。
从收缩因子和实测 地面含油率确定抽
油泵处的含油率
计算产液量
计算溶解气体积 ΔVdissolvedgas
Sfreegas=Sg-Sl
计算ΔVfressgas
ΔVtotalgas= ΔVdissolvedgas
+ ΔVfressgas GLR=
ΔVtotalgas/ 总液量
Pa=f(GLR)
多气井量油算法概述
多气井量油算法概述
假设的泵吸 入压力Pis
Pa=Pi+Lf/Ap
GLR Pa=f(GLR)
泵出口压力 Pa1
泵出口压力 Pa2
2021/3/15
是否
No
Pa1=Pa2？
Yes
真实的泵吸 入压力 Pit=Pis
液体产量
从Nolen关系曲线 计算求溶解GOR和
收缩因子
计算Sgas
Sl=Sn-Sgas
计算结果分析
堡1-4A 一个月数据对比
2021/3/15
计算结果分析
李堡数据汇总，见下页表格 功图量液与大罐量液误差
2021/3/15
日期
9月28日 9月29日 9月30日 10月1日 10月7日 10月8日 10月10日 10月12日 10月14日 10月16日 10月18日 10月20日 10月22日 10月24日 10月26日 10月28日
底层接口
为诊断模块提供标准功图、当前功图和前一 功图
实现功图数据的前期处理，提供给诊断模块 入口，对渐变故障进行后期处理
原始数据
底 标准功图
层
模 第n个功图 诊
块
断
接 第n-1个功图 口
模 块
渐变故障处理
一部分诊断结果 渐变故障诊断结果
2021/3/15
诊断模块
数据采集错误 抽油杆断脱或活塞遇卡或凡尔失灵 柱塞脱出工作筒 油井结蜡或乳化油稠 油管漏失 固定凡尔漏失 供液不足 上碰挂 下碰泵
99.854
1.160
97.176
100.543
3.367
误差率（%） 1.45 8.38 4.21 4.09 3.32 1.93 4.09 3.97 3.84 4.30 3.67 1.89 3.00 1.78 1.16 3.35
庄13量油分析
庄13总产量对比
80 70 60 50 40 30 20 10
0 8月1日
8月8日 8月15日 8月22日 8月29日
9月5日
9月12日
2021/3/15
实际产量 计算产量
庄13量油分析
庄13总产量对比
70 60 50 40 30 20 10
0 9月269日月279日月289日月299日月301日0月11日0月21日0月31日0月41日0月51日0月61日0月71日0月81日0月190日月1100日月1110日月1120日月13日
2021/3/15
诊断模块
数据采集错误
N
抽油杆断脱或活塞遇卡或凡尔失灵判断 柱塞脱出工作筒判断
油井结蜡或乳化油稠判断 供液不足判断
固定凡尔漏失判断
2021/3/15
Y
是否存在以上错误
N
油管漏失判断
Y
上碰挂判断
下碰泵判断
输出诊断结果
智能分类
人工神经网络已经有40多年的历史,近些年来神经 网络技术被越来越广泛地应用于石油工业的许多不 同领域。与传统的分类方法相比，人工神经网络模 型有许多优势:
功图量油与诊断算法简介
2021/3/15
主要内容
功图量油概述 现有问题与改进 多气井量油 抽油井故障诊断
2021/3/15
功图量油概述
从传统量油到功图量油 功图量油技术发展 功图量油的国内外现状 功图量油原理 工程应用实例
2021/3/15
从传统量油到功图量油
传统量油
计量间量油
产2量00累3加
全天候 间抽 任意时段 ……
功图量油技术发展
拉线面积法：80年代，B•M•卡西扬诺夫
示功图的理论排量
Qe
时间
r2 4
冲程 冲次 混合液比重
实 其际中日S总产为液A量B、QBCSSA、E总GDCQFe 延长线和AD延长线所
围的面积。
液量叠加法等
2021/3/15
功图量油技术发展
现有问题与改进
功图数据采集错误
2021/3/15
现有问题与改进
气体影响导致有效冲程偏大
2021/3/15
现有问题与改进
数据采集错误
2021/3/15
现有问题与改进
有效冲程变化比较大
2021/3/15
主要内容
功图量油概述 现有问题与改进 多气井量油 抽油井故障诊断
2021/3/15
具有极强的非线性映射能力，可以以任意精度逼近任何 连续函数
采用并行计算机制,具有高速度和高精度 采用信息的分布式存储方式，具有更好的稳定性和容错
性，允许样本缺失和扭曲，部分计算单元的损坏不会削 弱整个系统的功用; 具有较强的自学习综合能力、联想记忆能力和调整功能
2021/3/15
智能分类
现在人工神经网络已经广泛的应用于有杆抽 油井的故障诊断中。在众多的神经网络模型 中,比较常用的是误差反向传播神经网络,简 称BP神经网络，我们就使用了BP神经网络 进行油井故障的诊断。
功图计量与大罐量油对比分析表
堡1站
大罐量油（m3）
功图计量（m3）
差值（m3）
110.476
108.896
1.58
99.404
108.498
9.094
103.085
107.621
4.536
104.144
108.582
4.438
101.912
105.407
3.495
103.292
105.327
2.035
100.745
105.039
4.294
99.198
103.297
4.099
100.204
104.209
4.005
99.688
104.172
4.484
99.834
103.641
3.807
99.297
101.206
1.909
97.858
100.88
3.022
98.825
100.62
1.795
98.694
2021/3/15
示功图量油
日产液量
＝24hr*60min*泵的面积*有效冲程*冲次
其中，冲次： N次/min
有效冲程/冲程 = 充满系数
关键：凡尔开闭点
216个原数据
平滑数据
曲线变化
2021/3/15
泵功图的推算
Gibbs 波动方程
2u t 2
2
2u s 2
c
u t
2021/3/15
2021/3/15
APIRP11算法量油
由已知的液面、泵挂深度、 冲次、光杆冲程、泵塞直径、 液体密度，再结合抽油杆尺 寸和组合，以及油管直径、 是否锚定等信息，能过查表、 曲线图等确定柱塞冲程、泵 排量、光杆最大最小载荷等 需求量。