大数据挖掘技术支持下抽油机井系统效率影响因素分析

发布时间：2024-02-24 16:53

　　为了解决抽油机井系统效率影响因素复杂大量,且目前油田积累数据过多,传统方法无法对系统效率进行深度分析的问题.基于大数据挖掘技术对某区块抽油机系统效率影响因素进行了深度挖掘分析.采用Lasso-Lars算法对系统效率影响因素进行筛选,并通过十折交叉验证确保了可信度,最终确定了包括日产液量、泵效、含水、电机功率等22个重要影响因素.通过计算系统效率和影响因素的相关系数,将因素按对系统效率影响大小排序,其中日产液量和泵效影响更为明显.通过分析单井和区块的日产液量和系统效率的关系,得知系统效率随着日产液量的增加而增加.采用回归分析方法确定了沉没度最优的选择范围为379～527m,为提高抽油机系统效率提供了更多的可用信息.

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【部分图文】：

图１当前区块上的Ｌａｓｓｏ正则化路径??图１为当前区块上Ｌａｓｓｏ正则化路径，横坐标下方为系数向量的归一化表示；横坐标上??

??这里ｔ冰是调谐参数，对于所有ａ的解是幺＝拓在不损失一般性的情况下假设５?＝?〇??弁且省略??最小角回Ｂ算法（Ｌａｍ丨可有效解决Ｌａｓｓｏ的求解问题，且能够求解并记录正则化参数所??有可能取值下对应的Ｌａｓｓｏ优化问题的解，即可以求得Ｌ＿芷则化路径，该算法是每次在??回归残差....

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