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摘要
抽油机井结蜡是一个渐变的过程，序列示功图变化可以反映油井结蜡的程度。现场根据经验来预测结蜡程度和确定结蜡井热洗清蜡制度，决策能力低、效果差。应用人工智能技术认识结蜡程度与抽油机井示功图、电机运行参数、井口生产参数的关联关系，开展数据驱动的抽油机井结蜡预测预警方法和热洗效果评价的研究。应用残差卷积神经网络(ResNet)提取结蜡井示功图特征，使用聚类算法确定其结蜡等级，融合提取的示功图图形特征和12项生产参数建立样本集，利用长短时记忆神经网络(LSTM)构建序列到序列网络结构模型对样本集进行训练，建立结蜡等级预测模型，定量预测抽油机井的结蜡等级，并构建了油井清蜡效果评价指数Q。研究结果表明，建立的抽油机井结蜡预测模型和清蜡效果评价指数实现了油井结蜡等级的定量化预测、洗井周期的决策、清蜡效果的有效评价，对精准确定清蜡时机、评价清蜡效果具有较好的指导作用，有效避免了蜡卡躺井，同时延长了油井免洗周期。
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