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[摘 要]在油田正常生产中会受到各种原因的影响，出现油井故障。油井故障会对油田的正常生产产生的严重影响，所以相关技术人员如何应用油井故障诊断技术解决油井故障，是保证油田生产的关键。本文对油井故障诊断技术及应用实践进行了研究，介绍了油井故障诊断的传统方法以及油井智能故障诊断技术，研究了多智能故障诊断技术的应用实践，旨在促进油井故障诊断技术的发展，保证油田正常生产。
[关键词]油井故障；诊断技术；应用实践
中图分类号：TH237 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）32-0000-01
一、油井故障诊断的传统方法
传统的油井故障诊断方法主要是通过人工神经网络技术识别油井故障，通过专家系统的时间服油井故障进行诊断。传统的诊断方法虽然实践了油井数据的实时传输，但是在油井故障诊断中依然存在很多问题。主要的问题有：首先，传统的油井故障診断技术只能诊断和分析油井生产的一个具体的生产环节，同时，也只能诊断和分析一种故障，而且诊断结果存在很大的差异；其次，人工神经网络与专家系统在技术上还存在一定的问题，在实际应用中存在很大的局限性；最后，传统的油井故障诊断方法不能分类诊断油井故障，但是油井的类型十分多样，所以油井故障类型非常多，如果不能根据不同类型的油井性质进行故障诊断，很难保证油井故障诊断的准确性。
二、油井智能故障诊断技术
（一）基于符号推理的诊断技术
基于符号推理的诊断技术主要是将相领域内的专家的经验与知识，用具体的规则表示出来，并建立一个规则库，将所有的规则存储在规则库中，将油井故障的实际情况输入规则库，就会获取油井故障诊断结果，以及油井故障处的解决方法。基于符号推理的诊断技术比较简单，利用规则表示知识，容易理解。在系统不能建立数学模型时，就可以应用规则库的方式解决问题。在小规模的系统中，基于符号推理的诊断技术的诊断效率与诊断的准确性较高。
（二）利用案例进行故障诊断
在油井智能故障诊断技术中利用案例进行故障诊断是一种新兴的诊断方法。利用案例进行故障诊断的原理就是对以前处理的油井故障进行回顾，找到最接近油井故障的案例，通过相似案例诊断和处理油井故障。利用案例进行故障诊断十分方便有效，在应用的过程汇总不断完善实例库，不依赖于专家系统。但是利用案例进行故障诊断需要一定的时间在实例库中搜索和对比，这就会在一定程度上影响诊断效率。
三、多智能故障诊断技术的应用实践
油井智能故障诊断技术都具有一定的缺点，所以在实际的油井故障诊断中要将多种油井智能故障诊断技术联合在一起，这样才能保证油井故障诊断的诊断效率与诊断的准确性。
（一）油井故障诊断模型
利用多智能故障诊断技术建立单井问题诊断系统，诊断功能构架如图1所示。建立单井问题诊断系统的关键在于，建立规则库与案例库。规则库中需要储存大量有关专家对油井故障的诊断与处理措施，其中主要包括油井工程问题的诊断与处理措施，还有地质问题的诊断与处理措施。案例库中主要是收集以前出现的油井故障案例以及油井故障的诊断与处理方法。规则库与案例库是油井故障诊断模型的关键内容。
（二）油井故障诊断的过程
由于油井的类型十分多样，所以油井的故障模型不止一种，影响油井故障的因素也非常多。在这种情况下，可以将基于符号推理的诊断技术与利用案例进行诊断的技术融合的诊断方法建立诊断模型。具体的诊断过程为：首先，输入出现故障的油井生产参数；其次基于符号推理的诊断技术根据输入的参数在规则库中寻找对应的规则，如果找到对应规则，就输出故障诊断以及故障处理方法，如果没有找到对应规则，立即进行异常井监测；最后，利用案例进行诊断的诊断技术，按照异常井的具体情况在案例库中寻找与异常井相似的案例，在寻找相似的案例的过程中采用关联度分析法计算异常井与案例的相似值，然后通過相似案例诊断和处理油井故障。
（三）油井智能故障诊断技术的应用效果
油井智能故障诊断技术能克服传统油井故障诊断技术的缺陷，基于多种油井智能故障诊断技术建立的诊断模型能够保证油井诊断的效率与准确性，保证油田的正常生产。
四、总结
综上所述，油井故障会对油田的正常生产产生的严重影响，在油田生产中经常会出现油井故障，所以相关技术人员如何应用油井故障诊断技术解决油井故障，是保证油田生产的关键。本文对油井故障诊断技术及应用实践进行了研究，首先介绍了油井故障诊断的传统方法，然后阐述油井智能故障诊断技术，最后重点研究了多智能故障诊断技术的应用实践，希望通过本文的研究能够促进油井故障诊断技术的发展，从而保证油田正常生产。
参考文献
[1] 段泽英，游莉，滕卫卫，张新政.稀油井问题智能诊断系统技术应用研究与实践[A].新疆维吾尔自治区人民政府、中国科学技术协会、中国工程院.第三届信息化创新克拉玛依国际学术论坛论文集[C].新疆维吾尔自治区人民政府、中国科学技术协会、中国工程院：，2014：9.
[2] 王敏珍，刘超.神经网络技术在油井故障自动诊断中的研究与应用[J].长春工程学院学报（自然科学版），2005，04：41-43+28.
[3] 王利君，支志英.多智能故障诊断技术在油井生产中的研究与应用[A].西安石油大学、中国石油大学（北京）、陕西省石油学会.2014油气藏监测与管理国际会议（2014ICRSM）论文集[C].西安石油大学、中国石油大学（北京）、陕西省石油学会：，2014：7.
[4] 邹晶皓.油井结蜡故障智能诊断与电热除蜡技术的研究[D].沈阳工业大学，2016.
[关键词]油井故障；诊断技术；应用实践
中图分类号：TH237 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）32-0000-01
一、油井故障诊断的传统方法
传统的油井故障诊断方法主要是通过人工神经网络技术识别油井故障，通过专家系统的时间服油井故障进行诊断。传统的诊断方法虽然实践了油井数据的实时传输，但是在油井故障诊断中依然存在很多问题。主要的问题有：首先，传统的油井故障診断技术只能诊断和分析油井生产的一个具体的生产环节，同时，也只能诊断和分析一种故障，而且诊断结果存在很大的差异；其次，人工神经网络与专家系统在技术上还存在一定的问题，在实际应用中存在很大的局限性；最后，传统的油井故障诊断方法不能分类诊断油井故障，但是油井的类型十分多样，所以油井故障类型非常多，如果不能根据不同类型的油井性质进行故障诊断，很难保证油井故障诊断的准确性。
二、油井智能故障诊断技术
（一）基于符号推理的诊断技术
基于符号推理的诊断技术主要是将相领域内的专家的经验与知识，用具体的规则表示出来，并建立一个规则库，将所有的规则存储在规则库中，将油井故障的实际情况输入规则库，就会获取油井故障诊断结果，以及油井故障处的解决方法。基于符号推理的诊断技术比较简单，利用规则表示知识，容易理解。在系统不能建立数学模型时，就可以应用规则库的方式解决问题。在小规模的系统中，基于符号推理的诊断技术的诊断效率与诊断的准确性较高。
（二）利用案例进行故障诊断
在油井智能故障诊断技术中利用案例进行故障诊断是一种新兴的诊断方法。利用案例进行故障诊断的原理就是对以前处理的油井故障进行回顾，找到最接近油井故障的案例，通过相似案例诊断和处理油井故障。利用案例进行故障诊断十分方便有效，在应用的过程汇总不断完善实例库，不依赖于专家系统。但是利用案例进行故障诊断需要一定的时间在实例库中搜索和对比，这就会在一定程度上影响诊断效率。
三、多智能故障诊断技术的应用实践
油井智能故障诊断技术都具有一定的缺点，所以在实际的油井故障诊断中要将多种油井智能故障诊断技术联合在一起，这样才能保证油井故障诊断的诊断效率与诊断的准确性。
（一）油井故障诊断模型
利用多智能故障诊断技术建立单井问题诊断系统，诊断功能构架如图1所示。建立单井问题诊断系统的关键在于，建立规则库与案例库。规则库中需要储存大量有关专家对油井故障的诊断与处理措施，其中主要包括油井工程问题的诊断与处理措施，还有地质问题的诊断与处理措施。案例库中主要是收集以前出现的油井故障案例以及油井故障的诊断与处理方法。规则库与案例库是油井故障诊断模型的关键内容。
（二）油井故障诊断的过程
由于油井的类型十分多样，所以油井的故障模型不止一种，影响油井故障的因素也非常多。在这种情况下，可以将基于符号推理的诊断技术与利用案例进行诊断的技术融合的诊断方法建立诊断模型。具体的诊断过程为：首先，输入出现故障的油井生产参数；其次基于符号推理的诊断技术根据输入的参数在规则库中寻找对应的规则，如果找到对应规则，就输出故障诊断以及故障处理方法，如果没有找到对应规则，立即进行异常井监测；最后，利用案例进行诊断的诊断技术，按照异常井的具体情况在案例库中寻找与异常井相似的案例，在寻找相似的案例的过程中采用关联度分析法计算异常井与案例的相似值，然后通過相似案例诊断和处理油井故障。
（三）油井智能故障诊断技术的应用效果
油井智能故障诊断技术能克服传统油井故障诊断技术的缺陷，基于多种油井智能故障诊断技术建立的诊断模型能够保证油井诊断的效率与准确性，保证油田的正常生产。
四、总结
综上所述，油井故障会对油田的正常生产产生的严重影响，在油田生产中经常会出现油井故障，所以相关技术人员如何应用油井故障诊断技术解决油井故障，是保证油田生产的关键。本文对油井故障诊断技术及应用实践进行了研究，首先介绍了油井故障诊断的传统方法，然后阐述油井智能故障诊断技术，最后重点研究了多智能故障诊断技术的应用实践，希望通过本文的研究能够促进油井故障诊断技术的发展，从而保证油田正常生产。
参考文献
[1] 段泽英，游莉，滕卫卫，张新政.稀油井问题智能诊断系统技术应用研究与实践[A].新疆维吾尔自治区人民政府、中国科学技术协会、中国工程院.第三届信息化创新克拉玛依国际学术论坛论文集[C].新疆维吾尔自治区人民政府、中国科学技术协会、中国工程院：，2014：9.
[2] 王敏珍，刘超.神经网络技术在油井故障自动诊断中的研究与应用[J].长春工程学院学报（自然科学版），2005，04：41-43+28.
[3] 王利君，支志英.多智能故障诊断技术在油井生产中的研究与应用[A].西安石油大学、中国石油大学（北京）、陕西省石油学会.2014油气藏监测与管理国际会议（2014ICRSM）论文集[C].西安石油大学、中国石油大学（北京）、陕西省石油学会：，2014：7.
[4] 邹晶皓.油井结蜡故障智能诊断与电热除蜡技术的研究[D].沈阳工业大学，2016.