變權重組合算法預測抽油機井動液面提高測試效益

關鍵詞/主題詞：油井；采油；抽油機井；動液面；預測模型；機器學習；皮爾遜相關系數；神經網絡

0引言

動液面是指抽油機在正常生產時，油管和套管環形空間內形成的液面，是反映地層供液能力的重要指標［1］。動液面是評估油藏整體動態性能、優化開發策略的關鍵依據，可用于油藏動態分析［2］。動液面的變化與地層能量和地層供液能力的變化緊密相關，這種關聯性使得動液面成為連接地下油藏動態與地面生產表現的橋梁。在油藏區塊的開發過程中，地層能量的變化是一個復雜而關鍵的過程，會受到多種因素的影響，包括地質構造、流體性質、開采方式等。當地層能量下降時，動液面會隨之下降，反之亦然。因此，通過對同一油藏區塊內全部抽油機井的動液面進行系統性測試，可以獲取到關于地層能量變化的全面信息。這些信息有助于了解油藏的地質特征，如滲透率、孔隙度等關鍵參數，進而評估油藏的儲量和開采潛力。

動液面可用于油藏開發效果評價［3］。在開發初期，由于地層能量充足，動液面較高，油井產量較高。隨著開采的進行，地層能量逐漸消耗，動液面逐漸下降，油井產量也會相應下降。通過對動液面的持續監測和分析，我們可以及時發現油藏開發過程中存在的問題，如地層壓力下降過快、含水率上升等，從而及時調整開發策略，確保油藏的穩定開發和高效動用。

動液面可用于井下工況診斷［4］。當地層供液穩定時，動液面會呈現小幅度平穩波動，但出現卡泵、抽油桿斷、油管漏失、游動閥失靈、固定閥失靈、雙閥漏失等工況時，動液面會呈現逐漸上漲趨勢，油井產量“落零”，造成油井產量損失；當地層供液波動變化時，動液面也隨之變化，抽油泵充滿度“時高時低”，抽油機井呈現間歇出液狀態。因此在實際生產中，可通過監測動液面變化，并結合示功圖及其它相關輔助判斷措施，實現對抽油機井井下工況的精準可靠診斷。

動液面可用于抽油機井生產制度優化［5］。通過對動液面、示功圖、泵效、流壓等生產資料進行分析，可繪制不同油藏區塊抽油機井宏觀控制圖，宏觀控制圖將油藏區塊內抽油機井劃分為參數偏大區、參數合理區、參數偏小區、資料待落實區以及斷脫漏失區等5個區域，進而為油井生產制度的優化提供指導依據。當抽油機井處于參數偏小區時，可通過加大沖次、調大沖程等舉措使其落入參數合理區。當抽油機井處于參數偏大區時，可優先通過減小沖次、調小沖程等舉措使其落入參數合理區。

動液面可用于抽油機井智能間抽控制［6］。抽油機井智能間抽控制依賴于對動液面數據的實時監測與分析，通過研究動液面變化規律，可得出抽油機井流入流出動態變化規律，進而確定合理間抽制度。根據間抽制度，系統能夠自動調整抽油機的啟停時間和工作參數，實現間歇式工作。這種控制方式不僅能夠有效降低抽油設備的損耗和電能消耗，還能提高油井的生產效率和經濟效益。

動液面的應用價值是多方面的。不僅能夠幫助了解油藏的地質特征和開發效果，還能為制定合理的開發策略提供科學依據。因此，在油藏開發和生產過程中，必須充分重視動液面的監測和分析工作，確保油藏的穩定開發和高效利用。目前在實際生產中，動液面測試主要有五種方式：

一是人工動液面測試。人工利用氮氣槍在抽油機井油套環空產生聲波，利用聲波反射原理計算油井動液面［7］。該方法是目前主要的動液面測試方法，但由于抽油機井數量多、井口環境復雜，人工測試費時費力，且存在一定安全風險；

二是動液面連續監測裝置測試。通過研制電控聲波發射裝置，按照一定的時間間隔自動向油套環空激發聲波，利用聲波反射原理，自動分析得出抽油機井動液面［8］。但受油套環空復雜的測試環境影響，設備故障率較高，安裝調試復雜，整體投入成本較大，不適宜規模推廣；

三是光纖法動液面測試。通過利用多模光纖實時監測井下溫度剖面，利用不同介質中的熱導率不同的原理，溫度剖面拐點位置即為抽油機井動液面位置［9］。該方法測試精度較高，可以有效避免油套環形空間內泡沫段產生的虛假液面的影響，但光纖入井需井下作業配合，單井投入高，可應用于重點井監測，不利于規模推廣應用；

四是井下壓力無線傳輸測試。由于動液面恢復曲線與油層壓力恢復曲線具有較高的相關性，因此可通過利用實測壓力數據反推抽油機井動液面［10］。但單井投入高，且受電池儲能影響，每隔8h傳輸一次（可連續應用3年以上），采樣頻率低，無法及時反映動液面變化趨勢；

五是基于功圖法的機理模型測試。通過柱塞受力分析，以沉沒壓力為求解節點，利用井下泵功圖推導出抽油機井游動閥與固定閥打開時的柱塞受力，進而實現動液面的求解［11］。但受井筒多相管流、摩擦力等作用，泵功圖求解存在誤差，動液面計算也不夠精準。上述方法均難以實現抽油機井動液面的低成本、高可靠性、精準性測試。

調研發現，智能傳感器與物聯網技術的迅猛發展及廣泛應用，標志著工業生產已邁入大數據時代。這一轉變不僅促進了工業大數據的蓬勃發展，還極大地推動了新一代機器學習技術在工業領域的深入應用，拓寬了利用機器學習技術解決問題的范疇與深度。特別是在油田領域，新一代機器學習技術的應用日益廣泛。

劉新社等針對石灰巖儲層致密、微斷層及流體識別難度大、酸化效果不理想等問題，攻關形成了“導向濾波+人工智能+關鍵地震信息融合”相結合的微斷層刻畫技術、基于概率神經網絡的含氣飽和度地震定量預測技術［12］；楊勇在斷層檢測、層位提取、巖性識別、測井解釋等多個應用場景應用人工智能及大數據技術，斷層解釋效率提升10倍以上，測井砂泥巖巖性識別準確率超過90%［13］；劉芑辰等針對示功圖的圖形特征，利用卷積神經網絡機器學習技術實現了抽油機井15類工況在線診斷，準確率達到92%以上［14］；王娟等研究了基于長短期記憶神經網絡模型的多參數時間序列預測方法及粒子群參數優化算法，構建了隨時間動態更新的油藏產量預測模型，從而進一步提升油藏產量預測的準確率與實用性［15］；王相等基于\"大數據+深度學習\"的新一代人工智能技術，開展油井工況診斷技術升級應用，在現場完成500余萬次工況診斷技術試驗，準確率達90%［16］。以上關于機器學習、人工智能在油田領域的成功案例，為抽油機井動液面預測提供了新的方向。

2023年，王通等基于改進生成對抗網絡的動液面建模數據進行擴充，提升了動液面預測模型的建模質量，動液面預測精度得到了提升，均方根誤差降低了5.99%。但該方法只是對用于訓練動液面預測模型的數據樣本進行擴充優化，動液面預測模型仍然采用傳統單一機器學習方法，預測符合率仍有較大提升空間［17］。同年，姜春雷等提出了一種基于卷積神經網絡和遷移學習的多任務生產預測方法，應用到小樣本特高含水油井生產預測，產液量和動液面的平均絕對誤差分別降低31.26%和60.81%［18］。但該方法適合于嵌入油井邊緣計算設備，從而實現對抽油機系統的效率優化、油井邊緣設備智能化，規模適應能力不強。

為此，通過利用機器學習預測方法，結合大體量的抽油機井實時生產數據，研究抽油機井生產數據變化規律與液面深度的定量關系，建立抽油機井動液面預測模型，實現對油井動液面的實時預測。

1方法過程

新一代機器學習技術用于抽油機井動液面預測的技術思路：收集抽油機井全部參量，并進行數據預處理；應用Pearson相關系數分析方法，對全部數據參量進行分析，得到與動液面相關性較高的主控特征參量；采用XGBoost、LightGBM、BP神經網絡等機器學習方法，建立多種抽油機井動液面預測模型，并利用大體量的現場生產數據進行模型訓練及模型測評；優選動液面預測精度高的模型投入現場生產應用，以主控特征參量為預測模型的“驅動源”，實時獲得抽油機井動液面預測值。

1.1方法過程

1.1.1數據收集及預處理

（1）數據收集。抽油機井數據主要分為三大類，包括油藏類數據、井筒類數據、采集類數據。油藏類數據包括油藏中深、地層壓力、井底油溫、氣液比等；井筒類數據包括抽油桿、抽油管、抽油泵、抽油機等設備類數據及井眼軌跡數據等；采集類數據包括抽油機井示功圖、功率圖、三相電參、沖程、沖次、產液量、含水率、油壓、套壓和動液面等。以上數據均在各大油田區域數據湖，通過開發對應的數據接口便可獲得。

（2）數據預處理。主要包括三個環節，一是異常數據剔除。對于采集錯誤的功圖、功率圖采用基于專家經驗的校驗方法予以剔除。二是采集數據升維。示功圖、功率圖、抽油機井產液量均包含抽油機井不同特征信息，通過對這些特征信息發掘，進而實現數據升維。示功圖是抽油機井一個完整沖程運動下的抽油機懸點載荷與其位移關系曲線［19］。包含抽油機井上沖程最大載荷、上沖程最小載荷、上沖程載荷差、上沖程均方根載荷、下沖程最大載荷、下沖程最小載荷、下沖程載荷差、下沖程均方根載荷、最大載荷、最小載荷、平均載荷、載荷差等12個特征參量；功率圖是抽油機井一個完整沖程運動下的抽油機懸點載荷與其位移關系曲線［20］。包含抽油機井上沖程最大功率、上沖程最小功率、上沖程功率差、上沖程均方根功率、下沖程最大功率、下沖程最小功率、下沖程功率差、下沖程均方根功率、最大功率、最小功率、平均功率、功率差、耗電量等13個特征參量；抽油機井產液量包含有效沖程、沖次、泵效、泵充滿系數等4個特征參量。三是無因次化處理。為了進一步消除不同油藏區塊、不同井型對預測精度的影響，增強不同井之間特征參量的普適性，消除數據之間的差異性，對單井功圖電參特征參量進行無因次處理。利用有效沖程除以額定沖程，利用沖次除以額定沖次，懸點載荷數據除以地層壓力與泵深之積，功率數據除以電機額定功率，去除不同特征參量的單位信息，得到抽油機井動液面預測的無因次特征參量。

1.1.2主控特征參量優選

共計收集了長慶油田5000口抽油機井、50000組生產數據，每組數據包括人工測試動液面對應時刻的抽油機井油藏類數據、井筒類數據及采集類數據。其中，用于動液面預測的29項特征參量均為抽油機井實時采集數據，并均進行了無因次化處理。同時考慮到耗電量、動液面數值較大，為了方便計算，進行了取對數處理。

利用皮爾遜相關系數分析法，將29項特征參量與實測動液面進行相關性分析，從而確定其主控特征參量。皮爾遜相關系數也稱為皮爾遜積矩相關系數。賈俊杰等認為，皮爾遜相關系數也是一種線性相關系數［21］，記為，用來反映兩個變量和的線性相關程度，值介于之間，其絕對值越大表明相關性越強。的計算，見式（1）。

根據皮爾遜相關系數的絕對值，可以判斷變量之間的相關強度，相關系數的絕對值0.8～1.0，表示極強相關；當相關系數的絕對值0.6～0.8，表示強相關；當相關系數的絕對值0.4～0.6，表示中等相關；當相關系數的絕對值0.2～0.4，表示弱相關；當相關系數的絕對值0.0～0.2，表示極弱相關或無相關。因此，皮爾遜相關系數大于0.6時，通常被認為是強相關［22］。

將每口油井29項特征參量與實測動液面之間的皮爾遜相關系數進行平均，分析了抽油機井各項特征參量與動液面的相關性，發現上沖程最大載荷、下沖程最小載荷、最大載荷、最小載荷、載荷差、上沖程最大功率、下沖程最小功率、最大功率、最小功率、耗電量、有效沖程、泵充滿系數、泵效等13項特征參量相關性系數的絕對值大于0.6，與抽油機井動液面呈現強相關，可以作為動液面預測模型的輸入主控特征參量。

1.1.3抽油機井動液面預測模型建立

在相關性分析的基礎上，結合專業知識和實踐經驗，總結提煉抽油機井動液面主控特征參量與動液面的變化規律，建立抽油機井動液面預測模型。

將選取的5000口抽油機井的對應的主控特征參量作為主控特征數據集，并將對應動液面測試數據作為目標數據集。為了保證數據集的隨機性，將主控特征數據集、目標數據集分別以9：1的比例劃分，分別作為模型訓練集、效果測試集，共計得到模型訓練集數據約45000組（90%）和效果測試集數據約5000組（10%）。

基于重新劃分得到的模型訓練集、效果測試集，分別采用XGBoost、LightGBM、BP神經網絡等機器學習方法，建立抽油機井動液面預測模型。

（1）XGBoost動液面預測模型訓練及調優。XGBoost是一種基于決策樹的梯度提升框架，康曉非等認為其優勢主要包括如下幾點：一是在處理大規模數據集時表現出色，能夠快速訓練模型；二是在相同的數據集和參數設置下，精度較高，尤其在特征數較少或需要平滑決策樹時表現更好；三是參數設置較靈活，可適用于各種場景［23］。應用XGBoost機器學習方法時，丁昌偉等認為需要利用貝葉斯優化器對模型參數進行調優［24］。優化后指定樹的最大深度為5，學習速率為0.02，樹的個數為375。將模型訓練集的45000組訓練數據輸入XGBoost動液面預測模型進行訓練，最終得到模型判定系數為0.9577，平均絕對誤差為0.02641。

（2）LightGBM動液面預測模型訓練及調優。LightGBM同樣是基于決策樹的梯度提升框架，謝華祥等認為其優勢主要包括以下幾點：一是使用直方圖算法和基于梯度單邊采樣算法，在大規模數據集上訓練速度更快；二是使用高效算法和數據結構，內存消耗較小；三是參數相對較少，大多數情況下使用默認參數即可［25］。應用LightGBM機器學習方法時，李海霞等認為需要利用貝葉斯優化器對模型參數進行調優［26］。優化后樹葉子節點個數為39，迭代次數為588，學習速率為0.19。將模型訓練集的45000組訓練數據輸入LightGBM動液面預測模型進行訓練，最終得到模型判定系數為0.9597，平均絕對誤差為0.02632。

（3）BP動液面預測模型訓練及調優。BP神經網絡是一種強大的工具，由輸入層、隱藏層和輸出層組成。鄒旺等認為其優勢主要包括以下幾點：一是，強大的自適應和自學習能力，能夠處理復雜的輸入-輸出關系，適用于函數逼近、分類和回歸任務；二是，非線性映射能力，能夠解決數據少、信息貧、不確定性問題，不受非線性模型的限制；三是廣泛的應用領域，可適用于金融預測、銷售預測、圖像識別、自然語言處理等領域［27］。應用BP神經網絡機器學習方法時，鄒瓊等認為需要利用智能麻雀搜索法對模型參數進行調優［28］。優化后最佳迭代次數為83，最佳隱含層神經元節點數為50。將模型訓練集的45000組訓練數據輸入BP動液面預測模型進行訓練，最終得到模型判定系數為0.7879，平均絕對誤差為0.0725。

而后將效果測試集的5000組主控特征參量分別輸入XGBoost、LightGBM、BP神經網絡動液面預測模型，分別得到5000個動液面預測值。發現BP神經網絡動液面預測模型的預測精度相對較差，XGBoost、LightGBM動液面預測模型的預測精度優于BP神經網絡動液面預測模型，且二者預測精度基本相當。整體來看基于單一模型很難實現對全部抽油機井動液面的精準預測。

（4）變權重組合預測模型建立。針對上述問題，提出建立基于變權重組合方法的動液面預測模型。當對多個預測模型進行組合時，預測模型數量并不是越多越好。因此，建立了預測模型的評價指標體系，通過數值計算確定評價指標的主觀權重和客觀權重，將兩者結合后對模型進行綜合評價，從而優選出參與組合的模型［29］。最終優選了對XGBoost、LightGBM及BP三種動液面預測模型的結果進行變權重組合，進一步提升動液面預測精度，式（3）。

利用灰色關聯度對傳統層次分析法權重計算進行改進，實現各單一預測模型對應權重值的自適應計算［30］。而后將三種單一預測模型的預測值進行加權求和，便可得到變權重組合模型的最終預測值。

通過將效果測試集的5000組主控特征參量輸入變權重組合動液面預測模型，得到5000個動液面預測值。發現基于變權重組合模型的動液面預測結果誤差相對較小，優于XGBoost、LightGBM、BP神經網絡動液面預測模型，能夠相對準確的預測動液面，因此可作為優選方法應用于抽油機井動液面預測應用。

1.2成果應用過程

1.2.1試驗井的選擇

為了更加科學、客觀的評價變權重組合動液面預測模型的預測精度，選取長慶油田某作業區165口井開展試驗，試驗井泵掛范圍800～2300m，產液量范圍0.5～15m3/d，且分屬不同油藏區塊，包含有常開油井及間抽油井，也包括直井、定向井及水平井。可以較好的評價動液面預測模型對不同油藏區塊、不同井型、不同泵掛深度、不同產量的抽油機井的適應性以及對抽油機井生產制度的指導作用。

1.2.2試驗流程設計

（1）變權重組合動液面預測模型重復性誤差及準確性誤差評價試驗

第1步，安排測試人員分別對165口抽油機井開展動液面測試工作，每口井連續測試5次，共記錄825條測試數據及對應測試時刻；

第2步，再將對應測試時刻的165口抽油機井13項主控特征參量，輸入變權重組合動液面預測模型，得到825條動液面預測結果；

第3步，最后對人工測試的825條動液面數據與對應預測結果進行對比分析。

通過對上述測試數據分析，一方面可以評價變權重組合模型動液面預測結果的重復性；另一方面可以評價變權重組合模型動液面預測結果的整體符合率。

為了進一步評價變權重組合動液面預測模型準確性，對Y18-34、Y18-35兩口油井開展人工油套環空注水試驗，并進行人工動液面測試與預測結果對比分析。

第1步，開始注水前，記錄人工測試動液面數據與對應時刻模型預測動液面數據；

第2步，向油套環空先后注水4次，記錄每次注水后的人工測試動液面數據與模型預測動液面數據。

通過對上述測試數據進行分析，可以進一步確定預測結果準確性及動液面變化趨勢符合程度。

（2）變權重組合動液面預測模型用于優化間抽油井生產制度試驗

Y15-35油井日產液量1.72m3/d，泵掛2300m，間抽制度為開2h停6h。對Y15-35間抽油井進行實時預測，科學優化間抽制度。

第1步，對Y15-35井安裝油井動液面連續測試儀器，并設置好測試起始時刻（2023年11月21日0時0分0秒）及測試間隔（8h），間隔8h獲得抽油機井動液面數據；

第2步，應用變權重動液面預測模型，在Y15-35油井開井時間段（00：00：00—02：00：00；8：00：00—10：00：00；16：00：00—18：00：00）實時進行動液面預測；

第3步，根據測試結果，對Y15-35進行間抽制度優化及效果跟蹤。

通過對上述測試數據進行分析，可以評價動液面預測結果對間抽油井生產制度優化的效果。

1.2.3試驗結果分析

（1）預測模型的重復性誤差分析。為了評價變權重組合動液面預測模型的重復性誤差，隨機從165口油井中選取3口油井（Y15-31、Y15-32、Y15-33），對連續測試的15組動液面數據進行分析，如圖1所示。

從圖1中可以看出，人工測試動液面的平均重復性誤差0.06%，模型預測動液面的重復性誤差3.60%。人工動液面測試的重復性誤差遠小于模型預測動液面的重復性誤差。主要原因如下：對于人工動液面測試，依據回聲波的信號分析數據獲得動液面，無其它干擾因素，因此測試重復性較好。對于模型預測動液面，受到井筒復雜的多相流態影響，用于動液面預測的13項主控特征參量會呈現一定程度的波動，因此測試重復性較差，但也在可接受范圍之內。

（2）預測模型的準確性誤差分析。為了評價動液面預測結果的整體符合率，選取165口油井的人工測試結果與預測結果進行分析，如圖2所示。

從圖2中可以看出，模型預測動液面與人工實測動液面相對誤差在±5%以內的油井151口，占比91.5%。對相對誤差超出5%的油井進行排查，發現主要原因有三點：一是傳感器故障。抽油機井載荷、位移、電參傳感器故障后，導致無法獲得準確的示功圖與功率圖，進而使得模型預測誤差變大；二是載荷傳感器漂移。載荷傳感器漂移時，采集示功圖的最大載荷與最小載荷時而大時而小，模型預測動液面也呈現較大幅度的波動；三是氣液比高。氣液比過高時，井筒呈現復雜的多相管流狀態，抽油機井液柱載荷時而大時而小，模型預測動液面同樣會呈現一定程度的波動。

為了進一步確定動液面預測結果與人工測試的準確性誤差，選取Y18-34、Y18-35兩口油套環空“注水試驗”油井的5次測試結果進行分析，如圖3所示。

從圖3中可以看出，預測動液面與實測動液面平均相對誤差3.5%，且預測動液面與實測動液面變化趨勢一致，均能準確反映“油套環空注水量不斷增加，動液面數據不斷變小”的現象。究其根源，主要得益于以下三點：一是用于預測動液面的抽油機特征參量做了無因次化處理。一定程度上消除了不同井型、不同油藏物性的影響，增強不同井之間特征參量的普適性，消除數據之間的差異性，提升了模型預測在不同抽油井上的適應性；二是用于模型訓練的數據樣本量較大且質量較高。模型訓練樣本數據多達45000組，來自于5000口抽油機井，內部包含有不同抽油機井的主控特征參量，也包含有同一口抽油機井的多組主控特征參量。通過不同抽油機井的訓練樣本數據，可以訓練出動液面預測模型的“共性”；通過同一抽油機井的訓練樣本，可以訓練出動液面預測模型的“個性”。整體實現了“共性”與“個性”的協調統一，使得模型預測精度得到提升；三是采用了變權重組合的動液面預測模型。綜合了XGBoost預測模型、LightGBM預測模型、BP神經網絡預測模型的優勢，因此在復雜數據處理、非線性映射、高精度需求、高效性能要求的動液面預測場景下較為適用。

（3）預測模型用于優化間抽井生產制度分析。選取Y15-35油井的3天9組動液面測試數據進行分析，發現該井動液面整體呈現上漲趨勢，說明Y15-35油井的間抽制度（開2h停6h）不夠合理，抽油機井停井時間過長，油藏滲流速度大于井筒排液速度，且處于“供”大于“排”的狀態，導致該井實施間抽后產液量下降。因此，需要延長開井時間，使抽油機井進入供排協調狀態。最終，確定Y15-35油井的間抽制度為開3h停5h。實施后，發現該井動液面整體平穩，說明Y15-35油井的間抽制度（開3h停5h）科學合理，抽油機井當下處于供排協調狀態。綜上所述，利用變權重組合動液面預測模型可實時分析抽油機井動液面變化趨勢，制定較為合理的間抽生產制度。

2結果現象討論

2.1測試效率及勞動強度綜合分析

傳統人工動液面測試方法，測試效率較低，主要體現在以下3個方面。

（1）測試過程繁瑣。在每次動液面測試操作過程中，工作人員需要開關套壓控制閥門、拆裝套壓取壓裝置和井口連接器等工序。這些工序繁瑣且復雜，需要花費大量的時間和精力。尤其是在一些特殊環境下，如冬季井口有油水留存，受低溫影響，閘門及套壓取壓裝置極易發生凍堵現象，這進一步增加了測試的難度和時間成本。

（2）安全風險較高。人工測試動液面過程中，工作人員需要接觸各種設備和井口裝置，這存在一定的安全風險。特別是在拆裝套壓取壓裝置和井口連接器時，如果操作不當或設備出現故障，很容易導致人員受傷或設備損壞。此外，由于測試過程中需要接觸高壓流體和電氣設備，因此還需要特別注意電氣安全和防火防爆等問題。

（3）勞動強度大。由于測試過程繁瑣、安全風險高等問題，人工測試動液面的勞動強度非常大。工作人員需要長時間在井口進行高強度的工作，這不僅需要良好的身體素質和專業技能，還需要高度的責任心和耐心。長期的高強度工作容易導致工作人員疲勞和注意力分散，從而引發較高安全風險，同時測試液面數據出現較大誤差的可能性變大。

總體來看，人工動液面測試需要兩名技術人員共同開展，一天大概能測試50口井，測試效率較低。

基于變權重組合動液面預測模型的測試效率及勞動強度分析如下。

（1）測試效率分析。動液面預測模型可以通過連續的數據采集和預測算法，實現動液面的實時監測和預測。這大大提高了測試效率，使得技術人員能夠及時了解油井的工況變化。同時，隨著大數據和云計算技術的發展，動液面預測模型的數據處理能力得到了顯著提升。模型能夠快速處理大量數據，并實時輸出預測結果。這進一步提高了測試效率，使得技術人員能夠更快速地做出生產決策。

（2）勞動強度分析。動液面預測模型的應用大大減少了人工干預。傳統的動液面測量方法需要人工定期到現場進行測量和記錄，而預測模型則可以通過遠程監控和自動化采集數據，實現無人值守的監測和預測。這大大降低了勞動強度，提高了工作效率。

隨著自動化和智能化技術的發展，動液面預測模型應用場景將會進一步拓展。例如，通過自適應動態規劃方法對抽油機沖次進行優化控制，可以根據動液面的變化自動調節抽油機的沖次，從而保持采油量與地層供給量的平衡。自動化和智能化的控制方式進一步降低了勞動強度，提高了生產效率。

雖然動液面預測模型的應用降低了技術人員現場測量的勞動強度，但數據管理與分析的工作量卻有所增加。模型需要處理大量數據，并進行復雜的計算和預測。因此，需要配備專業的數據管理和分析人員來確保數據的準確性和可靠性。然而，與現場測量的勞動強度相比，這種數據管理與分析的工作量相對較小。

綜上所述，動液面預測模型的測試效率較高，能夠實現實時監測和預測。以一個5萬口油井的大油田為例，10min內可完成全油田所有油井的動液面測試工作。因此，相較于傳統人工測試方法，測試效率提升15萬倍以上。同時，勞動強度較低，相較于傳統人工測試方法，技術人員勞動強度下降90%以上。

2.2測試頻次量化分析

傳統的動液面測試方法依賴于人工操作，其測試頻率設定為每月兩次，具體安排在每月的上旬和下旬各進行一次。這種測試方式雖然在一定程度上能夠滿足對油井動態液面監測的基本需求，但受限于測試頻次，對于油井實時狀態變化的捕捉能力相對有限，難以實現對油井生產狀況的即時反饋和精細管理。

相比之下，變權重組合動液面預測模型的引入則徹底改變了這一狀況。該模型的創新之處在于，它將測試頻次與抽油機井的功圖、功率圖采樣頻次緊密結合起來，實現了測試頻率的大幅提升。目前，抽油機井的功圖和功率圖采樣已經達到每10分鐘一次的頻率，這意味著每天可以進行多達144次的測試，換算到每月，測試次數高達4320次。這一數字相較于傳統的人工測試方式，提升了2000余倍，極大地提高了數據獲取的密度和準確性，為油井的動態管理和優化提供了強有力的數據支撐。

更為值得一提的是，這一模型的潛力還遠未被完全挖掘。未來，如果能夠將這一先進的預測模型嵌入到邊緣端的智能RTU（遠程終端單元）中，那么其測試頻次將有望實現進一步的飛躍。屆時，動液面的測試將不再受限于固定的時間間隔，而是與抽油機井的沖次直接掛鉤。每當抽油機井完成一個完整的沖次，就能立即進行一次動液面的測試，這種實時性的提升，意味著測試頻次相較于當前水平還能再提升幾十倍之多。

這樣的改變，不僅將油井的監測精度和實時性推向了一個新的高度，更為油井的高效運行、故障預防以及生產優化提供了前所未有的可能。通過實時、高頻次的動液面數據，技術人員可以更加精準地掌握油井的工作狀態，及時發現潛在問題，采取相應措施，從而有效提升油井的生產效率和安全性，為油田的數字化轉型和智能化發展奠定堅實基礎。

2.3測試成本量化分析

傳統人工測試動液面成本高的問題確實比較突出，主要表現在人力成本高昂、設備成本與維護費用高等3個方面。

（1）人力成本高昂。人工測試動液面需要專業的工作人員進行操作，這些工作人員不僅需要具備豐富的經驗和技能，還需要接受專門的培訓。隨著人力資源成本的不斷提高，這些工作人員的薪資報酬也呈現上升趨勢。此外，測試過程中需要的人工時間成本也相對較高，因為測試過程繁瑣，需要花費大量的時間和精力。

（2）設備成本與維護費用高昂。雖然動液面測試設備本身不屬于人力成本范疇，但屬于人工測試過程中不可或缺的一部分。這些設備通常價格昂貴，包括聲波液面測試裝置（分為移動式手動和固定式自動兩種）、井口連接器、測試儀主機等。同時，設備的維護和校準也需要定期投入資金，以確保設備的準確性和可靠性。長期使用的設備還可能出現老化現象，導致測試結果不準確，需要更換新設備，進一步增加了成本。

（3）間接成本不容忽視。除了直接的人力成本和設備成本外，人工測試動液面還會產生一些間接成本。例如，測試過程中可能需要使用各種耗材，如聲波發射器、接收器、線纜等，這些耗材的消耗和更換也會增加成本。此外，測試過程中還需要考慮安全風險和質量控制等因素，這些都需要投入相應的資金來確保測試的順利進行和結果的準確性。

綜合考慮人力成本、設備成本、耗材成本以及間接成本等因素，每口井單次測試費用200元。以一個5萬口油井的大油田為例，采用傳統人工動液面測試方法，每年每口井測試24次，單次測試費用200元，5萬口油井大約年發生費用2.4億元。由此可見，人工測試動液面的成本確實相對較高。這些成本不僅增加了企業的運營負擔，還可能影響企業的競爭力和可持續發展能力。

變權重組合動液面預測模型預測動液面成本分析是一個復雜的過程，涉及多個方面的成本考慮。以下是對這一過程的詳細分析。

（1）模型開發與維護成本。主要包括5個方面。一是數據收集與處理成本。為了建立動液面預測模型，需要收集大量的歷史數據，包括日產液量、井口套壓、泵效等與動液面相關的參數。這些數據的收集、清洗、整理和處理都需要耗費一定的時間和資源。二是模型選擇與優化成本。根據數據的特征和趨勢，選擇合適的預測模型，并使用統計方法對模型的參數進行估計和優化。這一過程需要專業的知識和技能，以及相應的投入。三是模型開發成本。也既是軟件與硬件投入成本，模型開發過程中可能需要使用特定的軟件工具（如MATLAB等）和硬件設備（如高性能服務器等）。這些軟件和硬件的購置、安裝和維護都需要成本投入。四是模型的更新與迭代成本。隨著油井工況的變化和數據的積累，模型需要不斷更新和迭代以保持其預測精度。這包括重新收集數據、調整模型參數、優化算法等步驟。五是技術支持與培訓成本。為了確保模型的穩定運行和有效應用，需要為相關人員提供技術支持和培訓。這包括模型的使用說明、故障排除、參數調整等方面的培訓。

（2）數據獲取與存儲成本。主要包括2個方面。一是數據獲取成本。為了獲取與動液面預測相關的數據，可能需要購買第三方數據服務或與其他機構進行數據共享。都需要一定的成本投入。二是數據存儲成本。隨著數據的不斷積累，需要相應的存儲設備和存儲空間來保存這些數據。這包括硬盤、云存儲等存儲介質的購置和維護成本。

（3）預測與應用成本。主要包括2個方面。一是預測成本。在進行動液面預測時，需要消耗一定的計算資源（如CPU、內存等）。這些資源的消耗會導致電力消耗和硬件磨損等成本。預測過程的時間消耗和效率也會影響成本。高效的預測模型可以縮短預測時間，從而降低預測成本。二是應用成本。動液面預測結果可以為油田生產決策提供支持。但決策過程中可能需要考慮多個因素，包括預測結果的準確性、可靠性、成本效益等。同時，在應用預測模型時，需要相應的操作和維護人員來確保模型的穩定運行和有效應用。這些人員的工資、福利等成本也需要考慮在內。

總體來看，固定成本包括模型開發與維護成本中的軟件與硬件投入、技術支持與培訓等固定投入。變動成本包括數據獲取與存儲成本中的數據購買費用、數據存儲費用等隨數據量變化的成本，以及預測與應用成本中的計算資源消耗費用、操作與維護人員工資等隨預測次數和應用規模變化的成本。按照5萬口油井的大油田為例，利用變權重組合動液面預測模型開展動液面測試工作，預估年發生費用1000萬，相較于傳統人工測試方法，測試成本降低96%。

3結論建議

（1）按照“數據收集與預處理、主控特征參量優選、模型構建及訓練評價、模型現場驗證”的技術思路，形成了基于變權重組合動液面預測模型技術成果，與傳統人工測試方法對比，平均相對誤差在5%以內，測試效率提升15萬倍以上，勞動強度降低90%以上，測試頻次高出2000多倍，測試成本降低96%。切實解決了傳統人工測試方法勞動強度大、測試頻次低、測試成本高等問題，為國內油田動液面測試提供了新思路。

（2）變權重組合動液面預測模型充分發揮了XGBoost、LightGBM、BP神經網絡深度學習方法的優勢，降低模型復雜度、提高模型泛化能力，實現了抽油機井動液面的低成本、高可靠性、精準性測試，并對抽油機井生產制度優化起到重要作用，可以有效提升抽油機井生產效率與效益。截止2023年底，僅中國石油機采井達23.9萬口，其中抽油機井21.6萬口，若全面推廣應用該技術，預估生產效益近10億元。

（3）變權重組合動液面預測模型在應用過程中，隨著應用時間的延長，由于載荷傳感器長期受壓，存在“數據飄移失真”現象，一定程度上導致動液面預測精度變差。因此，需建立記憶神經網絡模型，預測載荷傳感器漂移規律，進一步對動液面預測模型的關鍵載荷類主控特征參量進行修正，以提升測試精度。當傳感器出現“嚴重數據漂移失真”現象時，建議及時更換載荷傳感器。

（4）考慮到預測模型在動液面預測應用方面取得的顯著成效，下步擬計劃將其應用于抽油機井含水率預測。載荷、電參信息均包含有液柱載荷信息，與井液密度密切相關，通過將變權重預測模型與多相管流模型融合，有望實現抽油機井含水率的精準預測；亦可用于工況診斷及超前治理。當抽油機井出現結蠟、偏磨工況時，其載荷、電參等數據會出現比較明顯的規律性變化，通過應用機器學習方法，可對結蠟、偏磨程度進行定量化預測，及時進行干預，延長抽油機井檢泵周期；還可應用于油氣生產設備預測性維護。通過對關鍵設備加裝能夠采集振動、溫度、音頻的傳感器，研究不同工況下關鍵設備的振動、溫度、音頻信息，可實現油氣生產設備的預測性維護。