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油气大数据平台及解决方案

抽油机故障诊断|基于功图的油井产量计量
套损套变预测|油田注水计划优化

概述
研究制定油气工业大数据解决方案,建立面向油气工业大数据存储、集成、分析、管理等的大数据平台应用环境,实现业务、技术、经验、知识等模型化、软件化、服务化,支持石油石化企业生产智能决策、业务模式创新。

抽油机故障诊断

基于深度学习网络和机器学习模型对功图数据进行建模及预测,输出故障分类结果及相应概率,并可以对故障变化的趋势进行预测。

基于功图的油井产量计量

基于功图数据构建产量自动计量特征,采用机器学习方法,融合原有特征及构造特征,建立自动计量模型,减少人工核产次数,降低人工成本。

套损套变预测

通用对油田套损套变井与正常井基础数据及生产数据开展分析训练研究,搭建套损风险评估模型,实现对正常生产井套损套变概率的分析预测,同时基于更多的套损套变数据实现对套损剩余寿命预测,最终实现套管的全生命周期管理。

油田注水计划优化

基于历史生产数据,确定注采井间连通关系与影响权重,建立实时产量预测模型,预测不同注水计划下的油井产量,或根据产量计划计算注水井最优化注水量。