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作者
梅永贵骆裕明王景悦薛占新石延霞张斌
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单位
中国石油华北油田公司中国石油天然气集团有限公司煤层气开采先导试验基地中国石油华北油田公司山西煤层气勘探开发分公司
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摘要
以沁水盆地南部煤层气井为例,基于数据挖掘与大数据分析,创新构建一套多维尺度抽油机能耗优化模型,应用K-means聚类分析获得不同能耗偏向性的独立样本群,明确节能措施方向。通过现场应用验证,该技术可提高对煤层气抽油机井能耗数据分析的及时性和准确度,有效降低机采井能耗分析成本,给抽油机系统节能降耗提供新的技术思路,有利于提高煤层气田生产的智能化水平。
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关键词
煤层气抽油机系统数据挖掘聚类分析偏向性分析
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基金项目(Foundation)
国家科技重大专项项目“高阶煤煤层气开发技术研究”(2016ZX05042-005)；国家科技重大专项项目“沁水盆地高煤阶煤层气高效开发示范工程”(2017ZX05064)、“煤层气开采先导试验基地试验新方法研究”(2018D-5006-37)；
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文章目录
1 引言
2 数据挖掘与大数据优化模型
2.1 能耗指标提取
2.2 大数据优化模型构建
2.3 主成分分析
2.4 K-means聚类分析
2.5 多维尺度的偏向性分析
3 优化措施
4 结论
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引用格式
梅永贵,骆裕明,王景悦,薛占新,石延霞,张斌.基于聚类分析的煤层气抽油机井能耗特征研究[J].中国煤层气,2020,17(04):8-12.
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