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摘要
油井泵效的计算是油田生产管理中的一项重要工作,针对传统泵效计算方法计算复杂,速度慢的问题,提出一种基于卷积神经网络的泵效计算方法。该方法通过卷积操作从地面示功图中提取特征图,并融合油井参数和抽油机参数,挖掘多源参数与泵效之间的非线性关系。此外,将井下泵示功图作为先验知识引入,有助于泵效计算精度的提升。应用测试结果表明,基于卷积神经网络的泵效计算方法精度高、速度快,可支持多井在线计算,符合油田数字化的需求。
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油井泵效的计算是油田生产管理中的一项重要工作,针对传统泵效计算方法计算复杂,速度慢的问题,提出一种基于卷积神经网络的泵效计算方法。该方法通过卷积操作从地面示功图中提取特征图,并融合油井参数和抽油机参数,挖掘多源参数与泵效之间的非线性关系。此外,将井下泵示功图作为先验知识引入,有助于泵效计算精度的提升。应用测试结果表明,基于卷积神经网络的泵效计算方法精度高、速度快,可支持多井在线计算,符合油田数字化的需求。
