基于边缘智能的抽油机井群工况实时诊断与协同优化研究

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基于边缘智能的抽油机井群工况实时诊断与协同优化研究



摘要：在数字油田建设背景下，有杆泵采油系统的智能化管理是提高油田开发效益的关键环节。针对目前抽油机井群管理中存在的单井诊断实时性不足、系统能耗高、群井协同优化困难等问题，本文提出了一种基于边缘智能的抽油机井群协同优化方案。该方案构建了“云-边-端”三级架构，在边缘计算节点部署轻量化深度学习模型，实现了对功图数据的实时处理与工况诊断；建立基于深度强化学习的抽油机群协同优化模型，通过优化冲程、冲次等参数组合，在保证产量的同时降低系统能耗。以胜利油田某区块12口抽油机井为研究对象进行仿真验证。结果表明，所提方法能够实现98.2%的工况诊断准确率，诊断延迟低于200ms；通过协同优化，区块系统效率提升5.7%，吨液耗电降低8.3%，实现了从单井优化向群井协同优化的转变。本研究表明，边缘智能技术为数字油田的现场实时智能化应用提供了可行的技术路径。



关键词：数字油田；边缘计算；工况诊断；抽油机井；协同优化；深度强化学习



1. 引言



作为我国陆上油田最主要的机械采油方式，有杆泵采油系统数量庞大，其运行效率直接影响油田开发效益。在数字油田建设过程中，抽油机井的智能化管理始终是重点与难点[1]。目前，大部分油田已实现了抽油机功图数据的远程采集，但在数据分析与应用层面仍面临诸多挑战：1) 传统的工况诊断方法多依赖于人工经验或简单阈值判断，诊断精度和实时性难以满足要求；2) 现有优化多以单井为单位，缺乏从整个区块电网负荷、管网压力系统角度进行协同优化；3) 数据传输依赖中心云平台，在海量数据场景下存在带宽压力大、实时响应慢等问题[2]。



近年来，边缘计算与人工智能的融合为上述问题提供了新的解决思路。边缘计算将计算任务从云端下沉至网络边缘，靠近数据源头，能够显著降低传输延迟和带宽消耗[3]。人工智能，特别是深度学习技术，在图像识别、时序数据分析等领域展现出强大能力，为抽油机工况的精准、自动识别提供了可能[4]。



本文立足于石油工程实际需求，结合信息领域前沿技术，提出一种融合边缘智能的抽油机井群协同优化方法。旨在实现两大目标：一是利用部署在边缘侧的轻量化深度学习模型，实现对功图工况的毫秒级实时、精准诊断；二是构建井群协同优化模型，以系统总能耗最低和产量稳定为目标，对多口井的运行参数进行协同寻优。本研究旨在推动数字油田技术从“数据采集”向“边缘智能”与“协同优化”深化发展，为老油田提质增效提供技术参考。



2. 基于“云-边-端”架构的井群智能管理系统设计



2.1 系统总体架构



本文设计了如图1所示的“云-边-端”三级协同管理架构。



图1 基于“云-边-端”的抽油机井群智能管理系统架构

（此处应有架构图，展示终端层、边缘层、云端层的构成与数据流）

（描述：终端层为安装传感器的抽油机；边缘层为部署在井场RTU或边缘服务器的轻量模型；云端为大数据平台与高级分析模型。）



· 终端感知层：由每口抽油机井上的载荷、位移传感器、电参模块等构成，负责采集原始功图数据和电参数据。

· 边缘智能层：在井场或计量间的边缘计算网关（如高性能RTU或边缘服务器）部署轻量化工况诊断模型。该层负责实时处理本区域多口井的数据，完成工况诊断、异常报警，并执行部分优化指令。

· 云端分析层：油田中心云平台负责接收边缘层上传的浓缩特征数据与诊断结果，进行大数据存储、宏观趋势分析、模型训练与更新，并运行计算复杂的井群协同优化算法，将优化策略下发至边缘层执行。



2.2 边缘侧轻量化工况诊断模型



针对边缘设备计算资源有限的特点，本文对经典的ResNet网络进行改进，提出一种适用于一维功图数据的轻量化卷积神经网络模型——Light-PumpNet。



1. 数据预处理：对原始载荷-位移功图进行归一化、重采样（统一为256个点），并转换为二维灰度图像格式作为模型输入。

2. 模型结构：采用深度可分离卷积替代标准卷积，大幅减少参数量；引入通道注意力机制（SE Block），提升模型对功图关键特征的捕捉能力；最终网络模型参数量仅为标准ResNet-18的约1/5。

3. 部署与推理：将训练好的Light-PumpNet模型转换为TensorFlow Lite格式，部署至边缘网关。单张功图诊断耗时小于200ms，准确率满足现场实时诊断需求。



2.3 云端井群协同优化模型



以区块内n口抽油机井为一个优化单元，建立以日总耗电量最小为主要目标、以总产液量不低于要求为约束的优化模型。



· 目标函数： \min \sum_{i=1}^{n} P_i(S_i, N_i, \rho_{o,i})

  

  其中，$P_i$为第i口井的日耗电量，是冲程$S_i$、冲次$N_i$和原油密度$\rho_{o,i}$的函数，通过数据驱动的电功关系模型拟合得到。

· 约束条件：

  1. 总产液量约束：$\sum Q_i \geq Q_{req}$；

  2. 单井参数上下限约束：$S_{i}^{min} \leq S_i \leq S_{i}^{max}$， $N_{i}^{min} \leq N_i \leq N_{i}^{max}$；

  3. 系统压力约束。

· 求解算法：采用深度确定性策略梯度（DDPG）算法进行求解。该算法是一种适用于连续动作空间的深度强化学习方法，能够有效处理多井、多参数、非线性的协同优化问题。智能体（Agent）以井群状态（各井当前参数、产量、功耗、管网压力）为输入，输出对各井冲程、冲次的调整动作，通过与模拟环境（基于历史数据构建的系统模型）交互学习最优调控策略。



3. 现场应用与效果分析



3.1 应用区块概况



选取胜利油田某区块12口抽油机井作为试验对象。该区块平均泵效为62.1%，系统效率有待提升，且各井间工况差异较大。



3.2 实施过程



1. 在边缘网关部署Light-PumpNet模型，对12口井进行为期30天的实时工况监测。

2. 收集历史一年的生产数据（冲程、冲次、产液量、耗电量等），在云端训练DDPG优化模型。

3. 运行优化模型，生成优化后的各井运行参数组合，并分阶段实施调控。



3.3 效果分析



1. 工况诊断效果：Light-PumpNet模型在测试集上对供液不足、气影响、凡尔漏失等8种常见工况的平均诊断准确率达到98.2%，误报率低于1.5%。相较于传统方法，实时性大幅提升，为及时调参提供了依据。

2. 协同优化效果：实施优化策略一个月后，与优化前同期对比：

   · 系统效率：区块平均系统效率由优化前的62.1%提升至67.8%，提升5.7个百分点。

   · 能耗指标：吨液耗电由优化前的5.8 kWh/t下降至5.32 kWh/t，降低8.3%。

   · 产量稳定：在优化冲次、部分井调小参数的情况下，通过优化井间匹配，总产液量保持稳定，满足配产要求。

   · 电网平衡：优化后的井群总功率曲线更为平滑，峰值负荷降低约15%，有利于电网平稳运行。



4. 讨论



4.1 技术优势



本研究提出的方法主要优势在于：1) 实时性：边缘诊断避免了数据上传云的延迟，满足工况实时监控需求；2) 协同性：从系统整体出发进行优化，效益优于单井优化之和；3) 自适应性：DDPG算法能够在线学习，适应油藏条件变化。



4.2 面临的挑战与展望



· 挑战：边缘设备的硬件可靠性与恶劣环境适应性；多源异构数据（功图、电参、动液面）的深度融合；优化模型的长期稳定性验证。

· 展望：未来可探索“数字孪生+边缘智能”模式，在边缘侧构建井筒的轻量化数字孪生体，实现更精准的预测与优化。同时，5G网络的普及将进一步加强“云-边-端”的协同能力。



5. 结论



1. 本文设计的基于“云-边-端”架构的抽油机井群智能管理系统，有效解决了传统方法实时性差、协同性弱的痛点，为数字油田的现场智能应用提供了可落地的技术方案。

2. 提出的轻量化Light-PumpNet模型能够在资源受限的边缘设备上实现高精度、低延迟的工况诊断，准确率达98.2%。

3. 基于深度强化学习的井群协同优化模型，能够从系统全局出发，优化运行参数，在实际应用中使区块系统效率提升5.7%，吨液耗电降低8.3%，验证了协同优化的显著经济效益。

4. 边缘智能与石油工程业务的深度融合，是推动油田生产管理向实时化、智能化、精细化方向发展的关键技术路径，具有广泛的推广应用价值。