李翔宇，高憲文，侯延彬

（東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110819）

引 言

抽油井動(dòng)液面深度是反映油層供液能力和井下供排關(guān)系的重要工況參數(shù)，是確定油井工作制度、預(yù)測(cè)產(chǎn)量和故障診斷的重要依據(jù)。目前，油田現(xiàn)場(chǎng)主要使用回聲儀探測(cè)抽油井動(dòng)液面深度，其主要缺陷是：（1）由人工定期操作，無(wú)法實(shí)時(shí)在線檢測(cè)；（2）由于油套環(huán)空氣體主要成分為甲烷，井口彈藥發(fā)聲裝置存在一定安全隱患[1]。軟測(cè)量方法[2-9]為抽油井動(dòng)液面實(shí)時(shí)在線檢測(cè)提供了一種新思路。

文獻(xiàn)[1]以有桿抽油系統(tǒng)地面（光桿或稱懸點(diǎn)）示功圖和井口套壓等數(shù)據(jù)作為輔助變量，采用機(jī)理方法建立動(dòng)液面軟測(cè)量模型。但有桿抽油系統(tǒng)具有強(qiáng)非線性、機(jī)電液耦合和井下工況不確定等綜合復(fù)雜特性，難以精確建立動(dòng)液面機(jī)理模型，動(dòng)液面計(jì)算誤差大。文獻(xiàn)[10]針對(duì)潛油柱塞泵抽油井提出了一種基于支持向量機(jī)的沉沒度（泵掛深度與動(dòng)液面深度的差值）預(yù)測(cè)方法。但隨時(shí)間推移，油井工況會(huì)發(fā)生不同程度的變化，使用原始數(shù)據(jù)建立的軟測(cè)量模型將不再適應(yīng)新的工況而出現(xiàn)模型老化現(xiàn)象，無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)當(dāng)前沉沒度信息。

高斯過程回歸（Gaussian process regression，GPR）是基于貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論發(fā)展起來的一種全新機(jī)器學(xué)習(xí)方法，對(duì)處理高維數(shù)、小樣本、非線性等復(fù)雜問題具有很好的適應(yīng)性，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等方法相比，GPR 具有模型參數(shù)明顯減少、參數(shù)優(yōu)化相對(duì)容易、輸出具有概率意義等優(yōu) 點(diǎn)[11-15]?；诖耍⒖紤]到采油過程的慢時(shí)變動(dòng)態(tài)特性，本文采用一種增量學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)高斯過程回歸（incremental dynamic Gaussian process regression）軟測(cè)量建模方法建立抽油井動(dòng)液面軟測(cè)量模型，通過一種增量學(xué)習(xí)算法對(duì)模型進(jìn)行在線更新，以使其適應(yīng)采油過程中油井工況變化，從而提高軟測(cè)量模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。以期為抽油井動(dòng)液面實(shí)時(shí)在線測(cè)量提供一種有效手段。

1 有桿泵采油過程描述

典型有桿抽油系統(tǒng)如圖1所示，皮帶輪、減速箱和曲柄連桿機(jī)構(gòu)將電動(dòng)機(jī)的高速轉(zhuǎn)動(dòng)變?yōu)橛瘟旱纳舷聰[動(dòng)，掛在驢頭上的懸繩器通過抽油桿柱帶動(dòng)抽油泵柱塞作上下往復(fù)運(yùn)動(dòng)，將井內(nèi)液體抽汲至地面[16]。抽油泵是有桿抽油系統(tǒng)的井下設(shè)備，主要由工作筒、柱塞、游動(dòng)閥和固定閥組成。上沖程時(shí)，抽油桿柱帶著柱塞向上運(yùn)動(dòng)，柱塞上的游動(dòng)閥受油管內(nèi)液柱壓力而關(guān)閉，泵內(nèi)壓力降低，固定閥在油套環(huán)空內(nèi)氣、液柱壓力（泵口壓力或稱沉沒壓力）與泵內(nèi)壓力之差的作用下被打開，泵內(nèi)吸入液體。此時(shí)，如果油管內(nèi)已充滿液體，在井口將排出相當(dāng)于柱塞沖程長(zhǎng)度的一段液體。下沖程時(shí)，抽油桿柱帶著柱塞向下運(yùn)動(dòng)，固定閥關(guān)閉，泵內(nèi)壓力增高到大于柱塞上液柱壓力時(shí)，游動(dòng)閥被頂開，泵向油管內(nèi)排液。由于有相當(dāng)于沖程長(zhǎng)度的一段光桿從井外進(jìn)入油管，在井口將排擠出相當(dāng)于這段光桿體積的液體[17]。

抽油井動(dòng)液面是采油過程中油氣從地層向井筒滲流與深井泵向地面排液相互作用的宏觀表征。當(dāng)?shù)貙訅毫σ欢〞r(shí)，動(dòng)液面深度越大，油井生產(chǎn)壓差越大，油井產(chǎn)量越高。當(dāng)泵的抽汲參數(shù)（沖程、沖次、泵徑）一定時(shí)，泵的理論排量一定，此時(shí)，動(dòng)液面深度越小則表明地層壓力越大，油井供液越充足，油藏潛力并未得到充分發(fā)揮。在微觀層面上，動(dòng)液面位置直接影響采油過程中流體進(jìn)泵運(yùn)動(dòng)規(guī)律，從而影響泵的充滿程度和泵效，并在地面示功圖形狀特征上有所反映。上沖程中，在沉沒壓力的作用下，井內(nèi)液體克服固定閥阻力進(jìn)入泵內(nèi)，作用在柱塞底部而產(chǎn)生向上的載荷，其大小與動(dòng)液面位置有關(guān)，是上沖程懸點(diǎn)靜載荷的重要組成部分，直接影響上下沖程懸點(diǎn)靜載荷之差。此外，由于動(dòng)液面位置與采油過程中井內(nèi)液體的有效舉升高度關(guān)系密切，因此，動(dòng)液面位置對(duì)反映抽油井做功情況的地面示功圖面積有直接影響。而當(dāng)動(dòng)液面深度過大時(shí)，泵的沉沒度過小，沉沒壓力過小，加之由于井底流動(dòng)壓力降低造成原油中所溶解的天然氣大量析出，井內(nèi)液體中游離氣含量增大，易導(dǎo)致泵的充滿程度不足，泵效偏低和“液擊”現(xiàn)象，此時(shí)，地面示功圖通常呈“刀把”形狀。

2 動(dòng)態(tài)GPR 模型

2.1 高斯過程回歸（GPR）

圖1 有桿抽油系統(tǒng)示意圖Fig.1 Sucker-rod pumping systems

協(xié)方差函數(shù)的確定是建立高斯過程模型的關(guān)鍵步驟，它包含了對(duì)期望函數(shù)特性的假設(shè)。對(duì)任意一組輸入，協(xié)方差函數(shù)應(yīng)滿足其產(chǎn)生的協(xié)方差矩陣為對(duì)稱半正定?？紤]到系統(tǒng)的平穩(wěn)性，下列徑向基函數(shù)是最常用的一類協(xié)方差函數(shù)

式中，υ0表示服從高斯分布的噪聲方差；υ1表示局部相關(guān)性的程度；wd為模型的測(cè)度參數(shù)；δij是Kronecker 算子。

當(dāng)上述的協(xié)方差函數(shù)類型確定后，通常使用極大似然、交叉驗(yàn)證和馬爾可夫鏈蒙特卡羅3 種方法對(duì)其超參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，本文通過極大化對(duì)數(shù)似然函數(shù)的方法求得

優(yōu)化過程中，要計(jì)算對(duì)數(shù)似然函數(shù)對(duì)各參數(shù)的導(dǎo)數(shù)

2.2 動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模

高斯過程回歸除了可用于建立靜態(tài)非線性映射，基于具有外部輸入自回歸模型結(jié)構(gòu)的高斯過程回歸還可用于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模[14]，系統(tǒng)輸出 y(k) 與過去l個(gè)輸出和過去l個(gè)輸入服從如下非線性關(guān)系

式中，f(?)為非線性函數(shù)，本文利用高斯過程回歸方法對(duì)其進(jìn)行擬合；ε(k)為白噪聲。

3 在線學(xué)習(xí)算法

增量學(xué)習(xí)是在線學(xué)習(xí)的一個(gè)重要研究方向，是在原有模型基礎(chǔ)上，充分利用歷史訓(xùn)練結(jié)果，通過增加新樣本對(duì)模型進(jìn)行再學(xué)習(xí)的一種方法。一種增量式在線學(xué)習(xí)算法[18]是基于具有相關(guān)子樣本迭代結(jié)構(gòu)的貝葉斯在線方法[19]的線性組合。這種近似是通過參數(shù)化和投影技術(shù)獲得的，均值與協(xié)方差的近似值由式（7）迭代計(jì)算

式中，比例系數(shù)qk+1和rk+1分別是對(duì)數(shù)似然的一、二階導(dǎo)數(shù)

將式(9)和式(10)展開可得高斯過程后驗(yàn)概率的近似值為

式中，kx=[C(x1,x),…,C(x k,x)]T，系數(shù)α和Γ由式(13)～式(15)計(jì)算

采用這種遞歸形式，系數(shù)的規(guī)模會(huì)隨著新數(shù)據(jù)的到來不斷增加。為了保證系數(shù)的規(guī)模固定，采用兩種方式實(shí)現(xiàn)GP 模型的更新。基礎(chǔ)更新被執(zhí)行，當(dāng)由式(16)定義的近似誤差

小于定義的閾值時(shí)，否則，執(zhí)行完全更新?；A(chǔ)更新僅更新系數(shù)而不改變其規(guī)模，通過在式(15)中使用k維單位向量。完全更新則通過在式(15)中使用，并把現(xiàn)在的數(shù)據(jù)添加到最相關(guān)數(shù)據(jù)的子集中。如果此操作導(dǎo)致子集規(guī)模超出最大限度，則相關(guān)性最小的數(shù)據(jù)被移除，其使得式(17)值最小

式中，Q是K的逆矩陣，可由式(18)迭代計(jì)算

假設(shè)相關(guān)性最小的數(shù)據(jù)被移除，系數(shù)更新過程如下

4 抽油井動(dòng)液面軟測(cè)量建模

4.1 輔助變量選取

輔助變量的選擇一般從被測(cè)過程的工藝機(jī)理入手，定性地找出對(duì)預(yù)測(cè)模型輸出貢獻(xiàn)較大的因素作為輔助變量。通過對(duì)有桿泵采油過程機(jī)理的深入分析，選取上下沖程懸點(diǎn)靜載荷差wl′、地面示功圖面積ad、抽油泵實(shí)際排量q、理論排量qt、生產(chǎn)氣液比rgo、含水率nw、油壓po、套壓pc的歷史時(shí)刻值以及動(dòng)液面深度ld的歷史時(shí)刻值作為輔助變量。其中，上下沖程靜載荷之差和地面示功圖面積是依據(jù)物理意義對(duì)示功圖進(jìn)行特征參數(shù)提取后計(jì)算得到的。

4.2 樣本數(shù)據(jù)采集與處理

考慮到實(shí)際采油過程的慢時(shí)變動(dòng)態(tài)特性，日常生產(chǎn)時(shí)作業(yè)區(qū)每日對(duì)油井的生產(chǎn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)一次，因此，在本文中以日為周期對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。對(duì)于軟測(cè)量模型的主導(dǎo)變量動(dòng)液面數(shù)據(jù)由作業(yè)區(qū)利用回聲儀每天測(cè)量一次，采樣時(shí)做多次測(cè)量取平均值處理，對(duì)于明顯異常的數(shù)據(jù)，由相鄰數(shù)據(jù)取平均值代替[10]。前述軟測(cè)量模型的輔助變量則是由井口配備的示功圖采集器、翻斗式計(jì)量器、壓力傳感器等測(cè)井儀器和計(jì)量裝置實(shí)現(xiàn)自動(dòng)在線檢測(cè)，并通過嵌入式工控機(jī)無(wú)線傳輸至上位機(jī)形成數(shù)據(jù)庫(kù)。

值得注意的是，上述數(shù)據(jù)間數(shù)量級(jí)相差較大，需要對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，避免訓(xùn)練時(shí)算法側(cè)重修改數(shù)值大的變量所對(duì)應(yīng)的權(quán)值，從而主導(dǎo)小數(shù)值變量的情況，同時(shí)可以避免計(jì)算過程中的“數(shù)值災(zāi)難”[10,21]。因此，在模型訓(xùn)練之前需將樣本集映射到[-1,1]內(nèi)。

4.3 示功圖特征參數(shù)提取

由于實(shí)測(cè)地面示功圖中除靜載荷外，還包含慣性載荷、振動(dòng)載荷和摩擦載荷，因此，實(shí)測(cè)示功圖常奇形怪狀，各不相同。而通過對(duì)示功圖形成機(jī)理的定性分析與定量計(jì)算，可以從中提取出與動(dòng)液面信息關(guān)系密切的上下沖程懸點(diǎn)靜載荷之差wl′和地面示功圖面積ad這兩個(gè)特征參數(shù)。以架5-3 井為例，圖2為該油井2012年9月15日實(shí)測(cè)地面示功圖，示功圖由250 組懸點(diǎn)載荷-位移數(shù)據(jù)對(duì)構(gòu)成，傳感器采樣周期為抽油機(jī)運(yùn)動(dòng)周期的1/250。圖3為與上述示功圖對(duì)應(yīng)的，懸點(diǎn)、抽油泵柱塞和泵筒內(nèi)液面位置變化曲線。

圖2示出，架5-3 井存在井下供液不足，泵的充滿程度較低的現(xiàn)象，其示功圖呈“刀把”狀，開采中后期的油井普遍長(zhǎng)期處于這種工況下運(yùn)行。針對(duì)此類示功圖，可以按圖2所示“兩點(diǎn)八段”原則進(jìn)行懸點(diǎn)靜載荷分析與特征參數(shù)提取。

圖2 架5-3 井實(shí)測(cè)地面示功圖Fig.2 Measured surface dynamometer card of J5-3

（1）沖程下死點(diǎn)區(qū)：如圖2所示，此區(qū)域?yàn)樯?、下沖程換向區(qū)，摩擦力方向發(fā)生變化，懸點(diǎn)靜載荷PRL 為

式中，Wr′為抽油桿在井液中重力；F為摩擦載荷。

（2）懸點(diǎn)加載區(qū)：在此區(qū)域內(nèi)，固定閥仍處于關(guān)閉狀態(tài)，懸點(diǎn)載荷隨抽油桿柱的拉伸而增大。

（3）托浮力下降區(qū)：如圖2所示，示功圖上特征點(diǎn)A為固定閥開啟點(diǎn)。固定閥開啟后，井內(nèi)液體克服固定閥阻力進(jìn)入泵內(nèi)，隨著流量增大，固定閥阻力上升，泵腔內(nèi)壓力降低，作用于柱塞底部向上的托浮力減小，懸點(diǎn)靜載荷為

式中，Wr抽油桿柱在空氣中的重力；Wl為作用于柱塞上的液柱載荷；Pi為泵腔內(nèi)壓力作用于柱塞底部產(chǎn)生向上的載荷。

（4）上沖程柱塞離油區(qū)：如圖3所示，在沉沒度過低和氣體影響等因素作用下，進(jìn)泵液體運(yùn)動(dòng)滯后于柱塞運(yùn)動(dòng)，即柱塞脫離于泵筒內(nèi)液面，泵腔內(nèi)壓力作用于柱塞底部向上的托浮力可忽略，懸點(diǎn)靜載荷可按下式計(jì)算

圖3 架5-3 井懸點(diǎn)、柱塞和泵筒內(nèi)液面位置變化Fig.3 Position of polished rod、plunger and liquid level in chamber of J5-3

（5）沖程上死點(diǎn)區(qū)：與過程（1）類似，該區(qū)域亦為上、下沖程換向區(qū)，摩擦力方向發(fā)生變化，懸點(diǎn)靜載荷為

（6）下沖程懸點(diǎn)未卸載區(qū)：在此區(qū)域，由于游動(dòng)閥尚未開啟，懸點(diǎn)不能卸載，相比過程(4)，僅摩擦力換向，懸點(diǎn)靜載荷為

（7）下沖程懸點(diǎn)卸載區(qū)(柱塞入油)：如圖2所示，示功圖上特征點(diǎn)B為游動(dòng)閥開啟點(diǎn)。當(dāng)柱塞下行遇到液面，游動(dòng)閥開啟，抽油桿柱收縮，懸點(diǎn)載荷迅速減小，泵筒開始向油管排液。

（8）游動(dòng)閥阻力下降區(qū)：排油過程即將結(jié)束，經(jīng)過游動(dòng)閥液體流量減少，游動(dòng)閥阻力下降，懸點(diǎn)載荷增大。

根據(jù)上述分析，架5-3 井上下沖程中懸點(diǎn)靜載荷差wl′ (k)可由式(27)計(jì)算

式中，PRLi為上死點(diǎn)區(qū)內(nèi)n1個(gè)懸點(diǎn)載荷，PRLj為下死點(diǎn)區(qū)內(nèi)n2個(gè)懸點(diǎn)載荷。示功圖面積ad(k)則可通過懸點(diǎn)載荷對(duì)位移的積分得到。

4.4 軟測(cè)量模型的建立

在線動(dòng)態(tài)高斯過程回歸軟測(cè)量建模步驟如下。

（1）樣本數(shù)據(jù)歸一化后，經(jīng)過穩(wěn)健估計(jì)去除離群點(diǎn)[2]，隨機(jī)誤差噪聲采用均值濾波算法處理[3]。

（2）針對(duì)部分樣本數(shù)據(jù)，采用動(dòng)態(tài)GPR 方法建立基本軟測(cè)量模型，協(xié)方差函數(shù)如式(3)所示。軟測(cè)量模型超參數(shù)Θ中w1～w9的初始值均為1，υ1和υ0分別取1 和0.001，即假設(shè)每個(gè)輔助變量對(duì)輸出預(yù)測(cè)的貢獻(xiàn)相同，使用共軛梯度法，通過式(5)搜索得到與輸入對(duì)應(yīng)的超參數(shù)最優(yōu)值。根據(jù)油田現(xiàn)場(chǎng)采油工藝專家經(jīng)驗(yàn)，以油井前一天相關(guān)生產(chǎn)參數(shù)作為軟測(cè)量模型的輸入，即式(6)中取l=1，則有

（3）隨著時(shí)間推移，當(dāng)模型不再適應(yīng)新的工況而出現(xiàn)預(yù)測(cè)誤差增大現(xiàn)象時(shí)，采用增量學(xué)習(xí)算法對(duì)軟測(cè)量模型進(jìn)行在線更新。對(duì)于所有新數(shù)據(jù)(xk+1,yk+1)，計(jì)算標(biāo)量qk+1、rk+1，若ξk+1小于定義的閾值，確定矢量kk+1、sk+1，進(jìn)而更新GP 參數(shù)(αk+1,Γk+1)；若ξk+1大于等于定義的閾值，由式(17)確定相關(guān)性最小的數(shù)據(jù)，按式(19)、式(20)更新GP參數(shù)。從上述流程可知，IDGPR 針對(duì)每個(gè)新增樣本均能自適應(yīng)地進(jìn)行模型更新，并建立相應(yīng)的軟測(cè)量模型。

5 工業(yè)應(yīng)用

2011年10月以來，在東北某油田對(duì)架5-3 等多口油井進(jìn)行了旨在實(shí)現(xiàn)數(shù)字化油田的，包括抽油井關(guān)鍵生產(chǎn)參數(shù)實(shí)時(shí)檢測(cè)與有桿抽油系統(tǒng)故障檢測(cè)與診斷的集散監(jiān)控管理系統(tǒng)建設(shè)，通過安裝在井口的無(wú)線傳感器及抽油井智能測(cè)控終端設(shè)備同步采集了大量的油壓、套壓、產(chǎn)液量和光桿示功圖等反映抽油井工況信息的樣本數(shù)據(jù)。在現(xiàn)場(chǎng)同步測(cè)試的基礎(chǔ)上，應(yīng)用上述方法進(jìn)行了抽油井動(dòng)液面軟測(cè)量建模研究，現(xiàn)以2013年架5-3 井為例進(jìn)行分析。

架5-3 井機(jī)械裝置及有關(guān)參數(shù)如下：抽油機(jī)型號(hào)CYJ10-3-53HB，電機(jī)型號(hào)Y250M-6，光桿沖程3 m，泵徑44 mm，泵深1801.15 m，油管內(nèi)/外徑62/73 mm，抽油桿柱組合19 mm×994.25 m＋22 mm×498.6 m＋25 mm×292.47 m。正常生產(chǎn)時(shí)，該油井套管閘門關(guān)閉，氣體全部通過泵抽出。此外，該井配備有變頻調(diào)速裝置，可以方便地實(shí)現(xiàn)抽油機(jī)沖次無(wú)級(jí)調(diào)整。

以平均相對(duì)誤差、均方根誤差作為軟測(cè)量模型性能評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

式中，N為實(shí)際測(cè)試樣本數(shù)。其中，平均相對(duì)誤差與均方根誤差越小，模型的預(yù)測(cè)精度越高。

選取架5-3 井全年365 組數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理后，前100 組數(shù)據(jù)用于批量學(xué)習(xí)建立基本動(dòng)態(tài)高斯過程回歸(DGPR)軟測(cè)量模型，從第101 組數(shù)據(jù)開始對(duì)模型進(jìn)行在線更新。為了考察增量學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)高斯過程回歸(IDGPR)軟測(cè)量模型對(duì)油井生產(chǎn)工況和過程參數(shù)變化的在線更新適應(yīng)能力，在2013年6月8日至6月25日期間對(duì)有桿泵抽汲參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，使有桿抽油系統(tǒng)工況發(fā)生變化，抽油機(jī)沖次在6月8日由4 次改為3 次，在6月18日又由3 次改為4.5 次。圖4給出了GPR 和IDGPR 軟測(cè)量模型對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的結(jié)果，圖5為軟測(cè)量值與真值的相對(duì)誤差曲線。從圖4、圖5可以看出，GPR模型的預(yù)測(cè)曲線已偏離真值曲線，預(yù)測(cè)相對(duì)誤差較大，模型已經(jīng)開始失效，而IDGPR 模型能夠適應(yīng)工況的變化，在整個(gè)測(cè)試階段模型預(yù)測(cè)輸出更接近真實(shí)值，具有更好的擬合效果。為進(jìn)一步驗(yàn)證IDGPR 模型性能，以2013年8月1日至2013年11 月8日100 組數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，圖6、圖7分別給出了IDGPR 模型和GPR 模型對(duì)驗(yàn)證數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)輸出和相對(duì)誤差。其中，圖4、圖6中的IDGPR±2σ是IDGPR 模型預(yù)測(cè)值的95%置信概率對(duì)應(yīng)的兩倍標(biāo)準(zhǔn)差置信區(qū)間曲線。

圖4 短期沖次改變動(dòng)液面預(yù)測(cè)效果比較Fig.4 Comparison between predictive output and real value during changing pump cycle

圖5 短期沖次改變動(dòng)液面預(yù)測(cè)相對(duì)誤差Fig.5 Predictive error during changing pump cycle

圖6 長(zhǎng)期動(dòng)液面預(yù)測(cè)效果比較Fig.6 Comparison between predictive output and real value for a long time

圖7 長(zhǎng)期動(dòng)液面預(yù)測(cè)相對(duì)誤差Fig.7 Predictive error for a long time

表1示出了在相同測(cè)試數(shù)據(jù)集下進(jìn)行動(dòng)液面深度預(yù)測(cè)，上述兩種軟測(cè)量模型的性能指標(biāo)?？梢钥闯?，使用增量學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)高斯過程軟測(cè)量模型可以獲得更小的平均相對(duì)誤差、均方根誤差，進(jìn)一步說明該軟測(cè)量建模方法預(yù)測(cè)精度較高、不確定度較小。架5-3 井日數(shù)據(jù)報(bào)表與動(dòng)液面預(yù)測(cè)對(duì)比見表2。

表1 架5-3 井動(dòng)液面預(yù)測(cè)誤差分析Table 1 Predictive error analysis of J5-3 well

6 結(jié) 論

針對(duì)現(xiàn)有回聲儀測(cè)試法、光桿示功圖法和軟測(cè)量建模法在確定抽油井動(dòng)液面深度方面存在的不足，采用一種增量學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)高斯過程回歸軟測(cè)量建模方法，實(shí)現(xiàn)動(dòng)液面實(shí)時(shí)在線檢測(cè)。通過引入具有外部輸入的自回歸建模策略，構(gòu)造動(dòng)態(tài)高斯過程軟測(cè)量模型，并采用一種增量學(xué)習(xí)算法使原始模型能夠根據(jù)油井工況變化不斷進(jìn)行在線更新，自適應(yīng)獲得更加準(zhǔn)確的軟測(cè)量模型?，F(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用結(jié)果表明IDGPR 軟測(cè)量建模方法能夠?qū)Τ橛途畡?dòng)液面深度給出較準(zhǔn)確的實(shí)時(shí)在線預(yù)測(cè)，模型泛化能力強(qiáng)，可以滿足工程應(yīng)用要求。

表2 架5-3 井日數(shù)據(jù)表與動(dòng)液面預(yù)測(cè)對(duì)比Table 2 Dynamic production data and dynamic liquid level prediction of J5-3 well

符 號(hào) 說 明

ad——地面示功圖面積，m2

C(xi,xj)——協(xié)方差函數(shù)

D——訓(xùn)練樣本集

ek+1——k+1 階單位向量

F——摩擦載荷，kN

f(·)——非線性函數(shù)

K——訓(xùn)練樣本輸入間的n×n協(xié)方差矩陣

k(x?)——測(cè)試輸入和訓(xùn)練樣本輸入間n×1協(xié)方差向量

L(Θ)——超參數(shù)對(duì)數(shù)似然函數(shù)

ld——?jiǎng)右好嫔疃龋琺

nw——原油積含水率，%

PRL——懸點(diǎn)載荷，kN

pc——井口套管壓力，MPa

pi——吸入壓力作用在柱塞底部產(chǎn)生的載荷，kN

po——井口油管壓力，MPa

Q——K的逆矩陣

q——抽油泵實(shí)際排量，m3·d-1

qt——抽油泵理論排量，m3·d-1

qk+1——對(duì)數(shù)似然函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)

rgo——生產(chǎn)氣液體積比，m3·m-3

rk+1——對(duì)數(shù)似然函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)

T k+1——把k維向量擴(kuò)展成k+1 維的算子，通過在向量最后一行加零的方式

U k+1——把k維矩陣擴(kuò)展成k+1 維的算子，通過在矩陣最后一列添加零的方式

Wl——作用在柱塞上的液柱載荷，kN

Wr——抽油桿柱在空氣中的重力，kN

lw′——上下沖程懸點(diǎn)靜載荷差，kN

wd——模型的測(cè)度參數(shù)

yi——第i個(gè)訓(xùn)練輸出

y——訓(xùn)練輸出構(gòu)成n×1 的向量

xi——第i個(gè)訓(xùn)練輸入

Z=E{P(y k+1|fk+1)}k——完備數(shù)據(jù)似然

α——預(yù)測(cè)均值的迭代更新系數(shù)

Γ——預(yù)測(cè)方差的迭代更新系數(shù)

δij——Kronecker 算子

ε(k)——白噪聲

Θ——協(xié)方差函數(shù)超參數(shù)

μ——預(yù)測(cè)均值

ξk+1——模型更新近似誤差

σ2——預(yù)測(cè)方差

υ0——白噪聲方差

υ1——局部相關(guān)性的程度

[1]Zhang Shengli (張勝利),Luo Yi (羅毅),Wu Zanmei (吳贊美),et al.Corrected algorithm for calculating dynamic fluid level with indicator diagram for rob-pumped well [J].Oil Drilling & Production Technology(石油鉆采工藝),2011,33 (6):122-124.

[2]Li Haibo (李海波),Chai Tianyou (柴天佑),Yue Heng (岳恒).Soft sensor of technical indices based on KPCA-ELM and application for flotation process [J].CⅠESC Journal(化工學(xué)報(bào)),2012,63 (9):2892-2898.

[3]Li Lijuan (李麗娟),Pan Lei (潘磊),Zhang Shi (張湜).Soft sensor modeling for mobility of jig bed based on AP-clustering algorithm [J].CⅠESC Journal(化工學(xué)報(bào)),2012,63 (9):2675-2680.

[4]Wang Bo (王博),Sun Yukun (孫玉坤),Ji Xiaofu (嵇小輔),et al.Soft-sensor modeling for lysine fermentation processes based on PSO-SVM inversion [J].CⅠESC Journal(化工學(xué)報(bào)),2012,63 (9):3000-3007.

[5]Zhong Weimin (鐘偉民),Li Jie (李杰),Cheng Hui (程輝),et al.A soft sensor multi-modeling for furnace temperature of gasifier based FCM clustering [J].CⅠESC Journal(化工學(xué)報(bào)),2012,63 (12):3951-3955.

[6]Yang Xiaomei (楊小梅),Liu Wenqi (劉文琦),Yang Jun (楊俊).LSSVM modeling for fermentation process based on dividing stages [J].CⅠESC Journal(化工學(xué)報(bào)),2013,64 (9):3262-3269.

[7]Wei Yujie (魏宇杰),Shang Chao (尚超),Gao Xinqing (高莘青),et al.Dynamic process based soft sensing of melt flow rate [J].CⅠESC Journal(化工學(xué)報(bào)),2014,65 (8):3062-3070.

[8]Li Jun (李軍),Yue Wenqi (岳文琦).Dynamic soft sensor modeling and its application using leaky-integrator ESN [J].CⅠESC Journal(化工學(xué)報(bào)),2014,65 (10):4004-4014.

[9]Wang Tong (王通),Gao Xianwen (高憲文),Liu Wenfang (劉文芳).Adaptive soft sensor method and application in determination of dynamic fluid levels [J].CⅠESC Journal(化工學(xué)報(bào)),2014,65 (12):4898-4904.

[10]Yu Deliang (于德亮),Qi Weigui (齊維貴),Deng Shengchuan (鄧盛川),et al.Submergence forecasting of a submersible plunger pump based on the support vector machine [J].Acta Petrolei Sinica(石油學(xué)報(bào)),2011,32 (3):534-538.

[11]Wang Huazhong (王華忠).Gaussian process and its application to soft-sensor modeling [J].Journalof Chemical Ⅰndustry and Engineering(China) (化工學(xué)報(bào)),2007,58 (11):2839-2845.

[12]Cao Pengfei (曹鵬飛),Luo Xionglin (羅雄麟).Modeling of soft sensor for chemical process [J].CⅠESC Journal(化工學(xué)報(bào)),2013,64 (3):788-800.

[13]Lei Yu (雷瑜),Yang Huizhong (楊慧中).Combination model soft sensor based on Gaussian process and Bayesian committee machine [J].CⅠESC Journal(化工學(xué)報(bào)),2013,64 (12):4434-4438.

[14]He Zhikun (何志昆),Liu Guangbin (劉光斌),Zhao Xijing (趙曦晶),et al.Overview of Gaussion process regression [J].Control andDecision(控制與決策),2013,28 (8):1121-1129.

[15]Yu Tao (于濤),Wang Jianlin (王建林),He Kun (何坤),et al.Staged soft-sensor modeling method for fermentation process based on MPCA-GP [J].Chinese Journal of Scientific Ⅰnstrument(儀器儀表學(xué)報(bào)),2013,34 (12):2703-2708.

[16]Wan Renpu (萬(wàn)仁溥).Production Technology Manual (采油技術(shù)手冊(cè):第四分冊(cè)) [M].Beijing:Petroleum Industry Press,1993:1.

[17]Zhang Qi (張琪).Production Engineering and Design (采油工程原理與設(shè)計(jì)) [M].Dongying:Press of China University of Petroleum,2000:98-99.

[18]Petelin D,Kocijan J.Control system with evolving Gaussian process models//2011 IEEE Workshop on Evolving and Adaptive Intelligent Systems (EAISs) [C].2011:178-184.

[19]Csato L.Gaussian process-iterative sparse approximations [D].Birmingham:Aston University,2002.

[20]Opper M.A Bayesian Approach to Online Learning [M].Cambridge:Cambridge University Press,1998:363-378.

[21]Zhou Dawei (周大為),Gao Xiang (高翔),Xia Changgao (夏長(zhǎng)高).Soft sensor method for estimating engine minimum fuel consumption of based on chaos optimization and SVM [J].Chinese Journal of Scientific Ⅰnstrument(儀器儀表學(xué)報(bào)),2011,32 (2):463-468.