本文關(guān)鍵詞：基于K均值聚類方法的抽油機(jī)井系統(tǒng)能耗分析

  更多相關(guān)文章： K均值聚類 抽油機(jī)井 能耗指標(biāo) 數(shù)據(jù)預(yù)處理

【摘要】：在智慧油田的助力下,大多數(shù)油田已基本實(shí)現(xiàn)了油田生產(chǎn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化采集,然而這些數(shù)量巨大、維度高的數(shù)據(jù)信息并未得到有效利用。本文將K均值聚類分析方法應(yīng)用到抽油機(jī)井能耗數(shù)據(jù)分析中,進(jìn)行了能耗數(shù)據(jù)異常識(shí)別和油井能耗分類的工作。在分析過(guò)程中,分別選取單項(xiàng)、多項(xiàng)能耗指標(biāo)對(duì)抽油機(jī)井進(jìn)行自動(dòng)分類,以高效地尋找高能耗油井,進(jìn)而有針對(duì)性地對(duì)這些油井進(jìn)行措施調(diào)整。
【作者單位】： 中國(guó)石油大學(xué)(北京)石油工程學(xué)院;中石油大港油田采油工藝研究院;北京雅丹石油技術(shù)開(kāi)發(fā)有限公司;
【關(guān)鍵詞】： K均值聚類 抽油機(jī)井 能耗指標(biāo) 數(shù)據(jù)預(yù)處理
【分類號(hào)】：TE355.5;TP311.13
【正文快照】： 引言 在油田開(kāi)發(fā)中,抽油機(jī)井因其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、適應(yīng)性強(qiáng)、技術(shù)成熟等優(yōu)勢(shì),在各大油田得到了廣泛應(yīng)用。然而其在采油過(guò)程中系統(tǒng)效率低下,能量損失嚴(yán)重,如今已超越注水系統(tǒng)成為油田最大的耗能用戶。如何提高抽油機(jī)井系統(tǒng)效率、降低開(kāi)采能耗,是降低油田生產(chǎn)成本、提高經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 張宏偉;盧曉榮;宋執(zhí)環(huán);;基于K均值聚類的熔煉過(guò)程煙霧檢測(cè)[J];中國(guó)科技論文;2012年01期

2 龍飛飛;王瓊;宋陽(yáng);李偉;;基于K均值聚類對(duì)Q345R鋼低溫拉伸的聲發(fā)射信號(hào)分析[J];無(wú)損檢測(cè);2013年09期

3 ;[J];;年期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 吳波;王勇;王偉;王景翰;;K均值聚類分析法在綠色搖頭丸分類中的應(yīng)用[A];公共安全中的化學(xué)問(wèn)題研究進(jìn)展（第二卷）[C];2011年

2 季鐸;蔡?hào)|風(fēng);鄭偉;于水;;基于相似序列的增量式K均值聚類算法[A];第四屆全國(guó)信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上）[C];2008年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

1 戴少穎;基于K均值聚類算法的科技館展使用情況分析[D];云南大學(xué);2015年

2 李力;面向大數(shù)據(jù)的云搜索引擎設(shè)計(jì)及并行K均值聚類算法研究[D];重慶大學(xué);2015年

3 鄭新桃;基于波形伸縮變換和模糊K均值聚類的配電線路單相接地選線研究[D];福州大學(xué);2014年

4 朱曦;基于改進(jìn)K均值聚類的證券時(shí)間序列奇異點(diǎn)研究[D];昆明理工大學(xué);2013年

5 張f ;K均值聚類在高新技術(shù)企業(yè)信用評(píng)級(jí)中的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2010年

6 廖宗明;基于K均值聚類與支持向量機(jī)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[D];華南理工大學(xué);2012年

7 李希;基于K均值聚類和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的耐火材料損傷模式識(shí)別[D];武漢科技大學(xué);2012年

8 都興朔;結(jié)合人工蜂群算法的調(diào)和K均值聚類算法的研究[D];東北師范大學(xué);2012年

，

本文編號(hào)：1111513