【技术实现步骤摘要】
抽油机井的异常检测方法及装置
本申请涉及抽油机井的信息处理
，具体而言，涉及一种抽油机井的异常检测方法及装置。
技术介绍
抽油机系统是油田系统中最常见的机械系统之一，是油气田开发生产的重要组成部分，也是油田管理系统的主要运营维护对象之一。抽油机系统主要分为抽油杆，抽油泵两部分。抽油泵则分为泵筒、泵柱塞、固定凡尔与游动凡尔4个主要构件。工作状态下，通过地面电机带动抽油杆引起抽油泵的上下往复运动，抽油机系统可将地层中的原油不断通过油管举升到地面。通常，正常生产状态下，抽油机需24小时不间歇运行以达到最大经济收益。而随着抽油机运行，一些渐变性的积累或突发性的事件，可能使其陷入某种故障，严重的可能导致停产。常见的故障种类包括凡尔漏失(分为固定或游动凡尔漏失)，抽油杆断，结蜡，供液不足等等。由于杆，管，泵深埋于地下，很难通过人工直接观察的方式分析其是否故障，故障原因与故障程度，因此目前主流的抽油机井诊断方法均是基于示功图来展开。在长达数十年的油田生产运行维护过程中，油田工作人员积累了很多关于抽油机故障的识...
【技术保护点】
1.一种抽油机井的异常检测方法，其特征在于，包括：/n获取预设时间段内目标抽油机井的示功图；/n将所述示功图输入预先训练出的异常检测模型中，得到异常点集合，其中，所述异常检测模型是使用所述目标抽油机井的历史示功图学习训练出的；/n基于所述异常点集合确定所述预设时间段内的所述目标抽油机井是否异常。/n
【技术特征摘要】
1.一种抽油机井的异常检测方法，其特征在于，包括：
获取预设时间段内目标抽油机井的示功图；
将所述示功图输入预先训练出的异常检测模型中，得到异常点集合，其中，所述异常检测模型是使用所述目标抽油机井的历史示功图学习训练出的；
基于所述异常点集合确定所述预设时间段内的所述目标抽油机井是否异常。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述示功图输入预先训练出的异常检测模型中，得到异常点集合之前，所述方法还包括：
对所述目标抽油机井的历史示功图进行特征提取，获取所述历史示功图中的绝对特征；
基于所述历史示功图中的绝对特征计算所述历史示功图中的相对特征；
将所述历史示功图中的绝对特征和所述历史示功图中的相对特征、以及对所述历史示功图上标注的异常点进行学习训练，生成所述异常检测模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述示功图输入预先训练出的异常检测模型中，得到异常点集合包括：
将所述示功图输入预先训练出的异常检测模型中，获取所述异常检测模型输出的疑异常点的异常程度；
按照第一预设阈值从所述疑异常点中确定异常点，得到所述异常点集合。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述异常点集合确定所述预设时间段内的所述目标抽油机井是否异常包括：
计算所述预设时间段内所述预设时间段内的所述异常点集合中异常点的占比；
若所述异常点的占比大于第二预设阈值，则确定所述预设时间段内的所述目标抽油机井异常。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在确定所述预设时间段内的所述目标抽油机井异常之后，所述方法还包括：
在检测到调整所述第一预设...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏一楠，
申请(专利权)人：北京国双科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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