超深井泵深影响因素的神经网络分析模型

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以塔河油田奥陶系碳酸盐岩储层为代表的西部油藏具有超深、高温、高压、缝洞发育等复杂的地质特征,伴随地质储量的不断扩大和动用,深井、超深井数量正迅速增长,因地层能量递减快、补充能量困难导致泵挂深度不断增大的问题日益突出。应用神经网络理论建立了有杆泵泵深影响因素分析模型,可得到不同影响因素的权重排序,从而确定出关键因素。塔河油田的应用实例表明,该模型所得到的预测结果具有较高精度,可有针对性地指导举升工艺设计,最大限度地提高下泵深度,以保证超深低能油井的正常生产。
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