人工智能在有杆采油系统生产动态预测中的应用与展望

赵岩龙1，岳雷舒1，郑天慧1，袁亚龙1，李喧喧2，张傲雪3，魏宇恒1（1.中国石油大学（北京） 克拉玛依校区石油学院　2.中国石油新疆油田分公司重油开发公司　3.山东大学计算机科学与技术学院）

摘要：近年来，人工智能技术在有杆采油系统的智能化管理中展现出巨大潜力。为此，聚焦于人工智能在抽油机井故障诊断、检泵周期及产量预测三大核心场景的应用进展，对当前主流方法进行了系统性归纳与分类。在故障诊断方面，围绕示功图分析、电气参数监测以及多模态融合3类方法展开，并使用UniRepLKNet-BiGRU-GAM （通用感知大核卷积网络-双向门控循环单元-全局注意力机制） 的多模态模型对新疆油田某区块油井的采油系统进行故障诊断，可实现96. 35%的故障识别准确率；检泵周期预测方面，归纳了基于设备状态与生产数据的检泵周期预测方法，使用BiLSTM（双向长短期记忆网络） 对某区块1 000口井进行检泵周期预测，模型平均准确率达85. 60%，有效支撑预防性维护策略的制定；在产量预测领域，综述了数据驱动模型与物理约束预测方法，采用TCN-BiLSTM （时域卷积网络-双向长短期记忆网络） 融合架构，结合油田生产参数的局部时间特征与长期波动趋势，对某井100 d产油量进行预测，预测精度R2为0. 99。随着各大油田加速推进数字化转型，未来，有杆采油系统生产动态预测模型研究将聚焦于大数据处理技术升级、神经网络结构优化、差异化模型构建等方向，进一步提升模型泛化能力与工程适用性，可为油气行业高质量、智能化发展提供坚实技术支撑。

关键词：人工智能；有杆采油；故障诊断；检泵周期；产量预测；示功图；多模态融合