抽油機(jī)井免修期影響因素分析

張中慧

（中國石化勝利油田分公司石油工程技術(shù)研究院，山東 東營 257000）

0 引言

抽油機(jī)井作為油田的核心生產(chǎn)單元，深入分析其免修期的內(nèi)在影響因素和影響規(guī)律至關(guān)重要。這不僅有助于降低作業(yè)工作量，更能有效延長免修期，為油田的穩(wěn)定生產(chǎn)提供有力保障[1，2]。

徐麗萍[3]針對游梁式抽油機(jī)的平衡度問題，提出了電流平衡法和功率平衡法，旨在提升其工作性能，進(jìn)而延長油井壽命。楊凱瀾等[4]在油田現(xiàn)場進(jìn)行了實證研究，對比了多種防蠟、除蠟技術(shù)，并從生產(chǎn)管理制度層面提出了改進(jìn)措施，進(jìn)一步提高了井筒治理的有效性，延長了抽油機(jī)井的免修期。劉春杰[5]則關(guān)注清防蠟措施，結(jié)合熱洗和井口加藥等方法，有效地延長了抽油機(jī)井的免修期。F.A.Aliev[6]開發(fā)了一種計算機(jī)模型，該模型能監(jiān)測泵的主要運行參數(shù)和儲層系統(tǒng)的特性，進(jìn)而確定油井-油藏系統(tǒng)中沉積物的主要特征和有桿抽油機(jī)的參數(shù)。而T.A.Aliev[7]則基于傳感器數(shù)據(jù)，提出了一種檢測算法，用以觀察采油器械的老化損失情況，及時采取措施延長免修期。

長期以來，研究人員從采油工程理論出發(fā)，對油井免修期過短的原因進(jìn)行了深入研究，并提出了一系列延長免修期的措施。這些措施在油田的機(jī)采管理工作中起到了一定的推動作用，但由于免修期影響因素的復(fù)雜性，問題并未得到根本解決。近年來，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，取得了大量突破性成果[8]。在油田中，抽油機(jī)井?dāng)?shù)量眾多，長期開發(fā)過程中積累了大量運行數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著豐富的價值信息。如果能夠利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行充分挖掘，從海量的油井歷史數(shù)據(jù)中探索免修期的內(nèi)在因素，并輔助配套工藝措施的決策[9]，將有力地支持采油工程的技術(shù)革新。為此，本研究將抽油機(jī)井作為研究對象，廣泛搜集油井免修期相關(guān)數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘方法探究影響抽油機(jī)井免修期的各種因素，以期為抽油機(jī)井長壽運行提供支撐。

1 抽油機(jī)井?dāng)?shù)據(jù)搜集

1.1 數(shù)據(jù)搜集

針對油井設(shè)計任務(wù)需求，結(jié)合專家經(jīng)驗，設(shè)計了面向油井設(shè)計的指標(biāo)體系，并從數(shù)據(jù)庫中搜集各油井?dāng)?shù)據(jù)（表1），形成特征樣本庫，包含抽油機(jī)井34000 余口，涵蓋稠油油藏、低滲透油藏、復(fù)雜斷塊油藏、海上油藏、特殊巖性油藏、中高滲透整裝油藏這6種不同類型的油藏。搜集的數(shù)據(jù)指標(biāo)方面，包括地質(zhì)數(shù)據(jù)、流體數(shù)據(jù)、機(jī)采數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、作業(yè)數(shù)據(jù)等多個維度。

表1 原始數(shù)據(jù)表

1.2 數(shù)據(jù)清洗

為了提升數(shù)據(jù)的可靠性，將指標(biāo)體系中的數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)清洗。對于缺失數(shù)據(jù)，通過填補(bǔ)、插補(bǔ)的方式進(jìn)行了補(bǔ)充。其中包括數(shù)據(jù)異常點監(jiān)測，并結(jié)合專家經(jīng)驗對數(shù)據(jù)進(jìn)行核對和校正，對類別型的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字化處理，對指標(biāo)體系中的廠名等類別數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字化，使得任意兩個類別數(shù)據(jù)之間的距離相同；制備得到規(guī)范化的抽油機(jī)井運行大數(shù)據(jù)集。

1.3 免修期異常低油井篩選

我們采用孤立森林算法[10]等進(jìn)行數(shù)據(jù)異常點監(jiān)測，孤立森林是一種基于集成學(xué)習(xí)的異常檢測算法，它可以高效地識別出數(shù)據(jù)集中的異常點。其核心思想是將正常點分割成不同的區(qū)域所需要的路徑長度比異常點少，因此可以通過路徑長度來判斷樣本是否為異常點。孤立森林算法通過隨機(jī)選擇特征，然后隨機(jī)選擇特征的分割值，遞歸地生成數(shù)據(jù)集的分區(qū)。和數(shù)據(jù)集中正常的點相比，要隔離的異常值所需的隨機(jī)分區(qū)更少，因此異常值是樹中路徑更短的點，路徑長度是從根節(jié)點經(jīng)過的邊數(shù)。識別出異常數(shù)據(jù)后，結(jié)合專家認(rèn)識對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行了核對和校正。

運用孤立森林算法，對區(qū)塊1 的116 口油井免修期數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，識別出10 口免修期異常低井，如圖1 所示。通過識別出免修期異常低的油井，并將其納入免修期異常井樣本庫，共得到1311 個樣本集，從而更好地分析和管理油井的免修期情況。

圖1 區(qū)塊1 異常井篩選

2 免修期異常井的影響因素分析

2.1 指標(biāo)相關(guān)性定量分析

從地質(zhì)、流體、生產(chǎn)、舉升系統(tǒng)、配套工藝等多角度開展參數(shù)分析，選取22 個指標(biāo)，應(yīng)用指標(biāo)相關(guān)性統(tǒng)計方法對分析結(jié)果進(jìn)行歸納統(tǒng)計，找出特異參數(shù)與免修期異常之間的相關(guān)程度，明確免修期的主要影響因素。我們利用皮爾遜相關(guān)性與斯皮爾曼相關(guān)性的分析方法對兩者進(jìn)行分析，其中皮爾遜適于正態(tài)分布或近似正態(tài)分布的數(shù)據(jù)[11]，斯皮爾曼適于非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)[12]，皮爾遜相關(guān)系數(shù)僅評估線性關(guān)系，斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)用來評估指標(biāo)的單調(diào)關(guān)系。相關(guān)系數(shù)是最常用的統(tǒng)計度量，用一個數(shù)來描述兩個變量之間的相關(guān)聯(lián)的程度。相關(guān)系數(shù)的取值范圍為[-1，1]。負(fù)值表示隨著一個變量值的增大另一個則減小；正值表示隨著一個變量值的增大另一個也跟著增大；0 則表示一個變量的增大減小對另一個的取值沒有影響。

2.1.1 皮爾遜相關(guān)性

通過對皮爾遜相關(guān)性系數(shù)的研究，現(xiàn)將樣本值代入進(jìn)行檢驗，22 種指標(biāo)間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)如圖2所示。

圖2 皮爾遜相關(guān)系數(shù)熱力圖

依據(jù)圖2 可以得出以下認(rèn)識：與免修期呈正相關(guān)的指標(biāo)共有15 個，呈負(fù)相關(guān)的指標(biāo)共7 個；與其相關(guān)性強(qiáng)度由大到小排序依次為日液能力、月產(chǎn)水量、年產(chǎn)水量、排量、泵徑、沖次、泵效、泵深、含水、下行最小負(fù)荷、動液面、上行最大負(fù)荷、沖程、年產(chǎn)氣量、月產(chǎn)油量、年產(chǎn)油量、日油能力、套壓、系統(tǒng)效率、原油黏度、原油密度、未動管柱天數(shù)。

2.1.2 斯皮爾曼相關(guān)性

通過對斯皮爾曼秩相關(guān)系數(shù)的研究，將樣本值代入進(jìn)行檢驗，具體22 種指標(biāo)間的斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)如圖3 所示。

圖3 斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)熱力圖

依據(jù)圖3 可以得出以下認(rèn)識：與免修期呈正相關(guān)的指標(biāo)共有16 個，呈負(fù)相關(guān)的指標(biāo)共6 個；與其相關(guān)性強(qiáng)度由大到小排序依次為日液能力、月產(chǎn)水量、年產(chǎn)水量、排量、泵效、沖次、含水、泵徑、泵深、下行最小負(fù)荷、系統(tǒng)效率、上行最大負(fù)荷、動液面、原油黏度、原油密度、沖程、月產(chǎn)油量、年產(chǎn)氣量、年產(chǎn)油量、套壓、日油能力、未動管柱天數(shù)。

2.1.3 差異分析

根據(jù)皮爾遜相關(guān)系數(shù)研究的結(jié)論，與免修期呈中等相關(guān)及以上的指標(biāo)有6 個，分別是日液能力、月產(chǎn)水量、年產(chǎn)水量、排量、泵徑、沖次。而根據(jù)斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)研究的結(jié)論，與免修期呈中等相關(guān)及以上的指標(biāo)有9 個，分別是日液能力、月產(chǎn)水量、年產(chǎn)水量、排量、泵效、沖次、含水、泵徑、泵深。兩種方法產(chǎn)生差異的原因在于皮爾遜相關(guān)系數(shù)更適用于符合線性分布的數(shù)據(jù)，對不符合線性關(guān)系或不滿足正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，皮爾遜相關(guān)系數(shù)難以準(zhǔn)確描述其相關(guān)關(guān)系。而斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)是基于秩次進(jìn)行計算，不容易受到異常值的影響，具有更好的魯棒性。綜合來看，日液能力、月產(chǎn)水量、年產(chǎn)水量、排量、泵效、沖次、含水、泵徑、泵深這9 個指標(biāo)對免修期影響較為明顯。

2.2 基于箱型圖的定量分析

基于皮爾遜算法和斯皮爾曼算法的相關(guān)性分析明確了各參數(shù)與免修期的相關(guān)程度，而其參數(shù)在免修期異常井中的體現(xiàn)模式尚不直觀，為此加入基于箱型圖的定量分析。我們繪制區(qū)塊各指標(biāo)箱型圖，圖中包含了六個數(shù)據(jù)節(jié)點，將一組數(shù)據(jù)從大到小排列，分別計算出他的上邊緣，上四分位數(shù)，中位數(shù)，下四分位數(shù)，下邊緣，橙色橫線為平均數(shù)，綠色三角為中位數(shù)，空心圓點是異常值，紅色點為所選井?dāng)?shù)據(jù)。

樣本中的參數(shù)，有些參數(shù)的數(shù)據(jù)很大，有些參數(shù)的數(shù)據(jù)則相對很小，難以將其直接整合到一起進(jìn)行比對，于是將其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理，繪制出標(biāo)準(zhǔn)化后的箱型圖，如圖4 所示。

圖4 標(biāo)準(zhǔn)化后的箱型圖

定義對于各個指標(biāo)繪制的箱型圖，大于上四分位數(shù)的數(shù)據(jù)作為異常高的值，小于下四分位數(shù)的數(shù)據(jù)作為異常低的值，在上下四分位之間的視為正常值。例如圖5 所示某井中的參數(shù)，所選井沖次數(shù)據(jù)介于下四分位數(shù)和下邊緣之間，可知該參數(shù)為異常低。而所選井年產(chǎn)氣量參數(shù)介于上四分位數(shù)和上邊緣之間，則該參數(shù)即為異常高。同樣地，統(tǒng)計各個指標(biāo)異常值與正常值的個數(shù)，對比免修期異常油井與常規(guī)油井在各參數(shù)上差異性，找出免修期異常油井的特異性參數(shù)。

圖5 免修期異常低井統(tǒng)計數(shù)據(jù)

分析了22 個指標(biāo)出現(xiàn)異常高、正常、異常低的頻次，計算了3 種情況的標(biāo)準(zhǔn)差，用于確定主控因素。

結(jié)合圖6 和表2 分析可知，標(biāo)準(zhǔn)差小于6 的指標(biāo)有5 個：上行最大負(fù)荷、日油能力、未動管柱天數(shù)、系統(tǒng)效率、泵效；各個指標(biāo)異常值與正常值的個數(shù)，無太大區(qū)別，對免修期影響不大。沖次、套壓、年產(chǎn)油量、年產(chǎn)水量、年產(chǎn)氣量、日油能力、月產(chǎn)油量、排量、泵徑、月產(chǎn)水量這10 個指標(biāo)異常低，對免修期異常低有影響。下行最小負(fù)荷、原油密度、動液面、原油黏度、泵深這5 個指標(biāo)異常高，對免修期異常低有影響。沖程、含水這2 個指標(biāo)不在正常區(qū)間，對免修期異常低有影響。泵徑出現(xiàn)頻次92 次，在統(tǒng)計的10 個異常低指標(biāo)對免修期異常低有影響中最高，泵徑指標(biāo)越低，對免修期異常低影響越大。泵深出現(xiàn)頻次83 次，在統(tǒng)計的5 個異常高指標(biāo)對免修期異常低有影響中最高，泵深該指標(biāo)越高，對免修期異常低影響越大。

圖6 免修期異常低井各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)差

表2 免修期異常低井各指標(biāo)出現(xiàn)頻次

2.3 綜合分析

兩種指標(biāo)相關(guān)性定量分析方法明確了各參數(shù)與免修期的相關(guān)程度，即日液能力、月產(chǎn)水量、年產(chǎn)水量、排量、泵效、沖次、含水、泵徑、泵深這9 個指標(biāo)對免修期影響較為明顯。而基于箱型圖的定量分析在明確各參數(shù)相關(guān)性的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步展現(xiàn)了參數(shù)對免修期的影響模式，從中可以看出沖次、套壓等10 個指標(biāo)異常低和下行最小負(fù)荷、原油密度等5 個指標(biāo)異常高對免修期異常低有影響；沖程、含水這2 個指標(biāo)不在正常區(qū)間，對免修期異常低有影響；另外，泵徑、泵深等指標(biāo)也對免修期異常低影響顯著。皮爾遜相關(guān)系數(shù)和斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)都是通過衡量變量之間的相關(guān)性程度來探究其變化趨勢，而箱型圖定量分析則是在大量的數(shù)據(jù)積累上對其進(jìn)行加工處理，進(jìn)而整合到一張張直觀的圖中，來總結(jié)其數(shù)據(jù)的分布規(guī)律。這兩類方法各有長短，綜合來看，日液能力、月產(chǎn)水量、年產(chǎn)水量、排量、泵效、沖次、含水、泵徑都與免修期呈正相關(guān)，而泵深與免修期呈負(fù)相關(guān)。

3 結(jié)語

針對各區(qū)塊免修期異常的油井，通過搜集其相關(guān)數(shù)據(jù)，并使用算法對其進(jìn)行處理。利用這些數(shù)據(jù)，我們從地質(zhì)、流體、生產(chǎn)、舉升系統(tǒng)、配套工藝等多角度開展參數(shù)分析，重點對比免修期異常油井與常規(guī)油井在各參數(shù)上差異性，在此基礎(chǔ)上統(tǒng)計歸納，明確免修期影響因素及影響規(guī)律。通過箱型圖定量分析，結(jié)合皮爾遜相關(guān)性和斯皮爾曼相關(guān)性分析方法，從中發(fā)現(xiàn)，對免修期影響較為明顯的因素有日液能力、月產(chǎn)水量、年產(chǎn)水量、排量、泵效、沖次、含水、泵徑、泵深等，其中日液能力、月產(chǎn)水量、年產(chǎn)水量、排量、泵效、沖次、含水、泵徑都與免修期呈正相關(guān)，而泵深與免修期呈負(fù)相關(guān)。