在油井开采中,对抽油井井下故障进行预测和诊断,及时了解和掌握采油系统的工况,实现采油系统的自动化监控和科学管理,是当前石油行业迫切需要解决的问题。本文采用神经网络技术,利用其高度的识别能力,以井下有杆泵抽油井的故障诊断为例,设计并实现了基于神经网络的抽油井故障诊断系统,本文的主要工作如下:(1)论述了抽油井的工作原理,并对抽油井的主要故障及原因作了阐述。由于泵示功图包含了抽油井故障的丰富信息,因此着重研究了泵示功图的概念和表示抽油井故障的原理和类别,并提取其几何参数作为神经网络的输入信号;(2)对神经网络技术进行了总结,阐述了神经网络技术在故障诊断问题中的研究现状,重点分析了神经网络中应用最为广泛的BP网络,并结合抽油井井下故障诊断的特殊需求,提出了附加动量和自适应学习率的算法改进策略;(3)将改进后的BP算法用于抽油井故障诊断中,采用MATLAB实现了一个基于神经网络的抽油井故障诊断原型系统,并给出了原型系统的设计与实现过程。理论分析和实验表明,改进的BP神经网络在抽油井故障诊断系统中有较好的识别能力,具有一定的实用性。