基于ARIMA的故障預測的抽油井結蠟智能預測研究

一、前言

抽油井結蠟問題是制約油田穩產增產的主要因素之一，其發生機理復雜，影響因素多樣，給油田生產管理帶來巨大挑戰。傳統的結蠟防治主要依靠定期機械刮蠟和化學清防蠟，缺乏針對性和前瞻性，不僅增加了生產成本，也影響了油井正常生產[-2]。隨著物聯網、大數據和人工智能技術的發展，利用數據挖掘和統計學習方法對油井結蠟進行智能預測成為可能。時間序列分析作為一種經典的數據分析方法，在工業故障預測領域已取得顯著成效[]。

二、抽油井結蠟機理與影響因素分析

（一）結蠟機理

結蠟是指原油中的高分子量烴類（主要是正構烷烴C18-C36）在溫度降低時，從液相中析出并沉積在井管壁上形成固態石蠟晶體的過程。這一過程主要包括三個階段：首先，當原油溫度降至蠟出點以下時，蠟分子開始結晶；其次，蠟晶體在液相中生長并聚集成較大顆粒；最后，蠟顆粒附著在管壁上，形成蠟層。從微觀角度看，結蠟過程是蠟分子從無序液態到有序固態的相變過程，涉及復雜的熱力學和動力學機制[4]。

（二）影響抽油井結蠟的主要因素

1.溫度因素

溫度是影響抽油井結蠟最關鍵的因素。當原油溫度降至蠟出點以下時，蠟分子開始結晶。研究表明，溫度梯度對蠟沉積速率有顯著影響，較大的徑向溫度梯度會加速蠟分子向冷壁面遷移。在油井生產過程中，由于地層流體沿井筒上升，溫度逐漸降低。特別是在地表溫度較低的季節或地區，井筒上部更容易發生結蠟[5]。

2.壓力因素

壓力變化會影響原油中輕組分的溶解性，進而影響蠟的溶解度和析出行為。隨著壓力降低，輕組分從原油中析出，導致原油中蠟的相對含量增加，促進結蠟。壓力梯度引起的流體剪切力也會影響蠟晶體的生長和沉積。在抽油系統中，泵功圖反映的動液面高度變化、井底流壓波動等參數能夠間接反映壓力因素對結蠟的影響[。

3.原油組分因素

原油的化學組成對結蠟有直接影響。高蠟原油（蠟含量 gt;15% ）結蠟傾向更強。蠟分子量分布、正構烷烴與異構烷烴的比例、膠質和瀝青質含量等均會影響蠟的結晶行為。膠質和瀝青質作為天然分散劑，在低濃度時能抑制蠟沉積，但高濃度時可能促進沉積。不同油藏的原油組分差異較大，是同一油田不同井區結蠟情況差異顯著的重要原因。

三、基于ARIMA模型的時間序列分析方法

（一）ARIMA模型基本原理

ARIMA（Auto-Regressive Integrated Moving Average，自回歸積分移動平均）模型是一種處理非平穩時間序列的有效工具，由Box和Jenkins于20世紀70年代提出。該模型結合了自回歸（AR）、差分（I）和移動平均（MA）三個組件，通常表示為ARIMA（p，d，q），其中p、d、q分別表示自回歸階數、差分階數和移動平均階數。

表1S區塊代表性抽油井關鍵參數平穩性檢驗結果

表2關鍵參數最優ARIMA模型及AIC值

ARIMA模型的數學表達式如下：

?（B）（1-B）^dX_t=θ（B）ε_t

其中： X_t"表示時間序列；B為滯后算子（ BX_t=X_t-1"），ε_t"為白噪聲序列 Φ（B） 和θ（B）分別為自回歸和移動平均多項式：

各參數含義如下：p：自回歸項數，表示當前值與前p個觀測值的相關性；d：差分階數，用于將非平穩序列轉化為平穩序列； q ：移動平均項數，表示當前值與前q個預測誤差的相關性； Φ_i"：自回歸系數，反映歷史觀測值對當前值的影響程度； θ_j"：移動平均系數，反映歷史隨機沖擊對當前值的影響程度。

（二）模型參數識別與估計

1.平穩性檢驗與差分處理

ARIMA模型要求時間序列具有平穩性，即統計特性（均值、方差）不隨時間變化。在實際應用中，抽油井的生產數據通常表現為非平穩序列，需要進行差分處理轉化為平穩序列。

平穩性檢驗常用方法包括：

時序圖觀察法：通過可視化時間序列，觀察是否存在明顯趨勢或周期性變化；

自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）分析：平穩序列的ACF會迅速衰減至零；

單位根檢驗：如ADF（AugmentedDickey-Fuller）檢驗，判斷序列是否存在單位根。

對于非平穩序列，通過差分運算使其平穩化，見式（3）：

abla^dX_t=（1-B）^dX_t

對于抽油井生產數據，通常1～2階差分即可達到平穩要求。表1展示了S區塊12口代表性抽油井的關鍵參數平穩性檢驗結果，其中大部分參數在一階差分后達到平穩，少數參數需要二階差分。

2.模型階數確定

在平穩化處理后，需要確定ARIMA 模型的階數 （p，q） 常用的方法包括以下兩種。

ACF和PACF圖分析法：理論上，AR（p）模型的ACF 圖呈指數衰減或正弦波形式衰減，PACF 圖在 log=p 后截尾。MA（q）模型的PACF圖呈指數衰減或正弦波形式衰減，ACF圖在 log=_q 后截尾。ARMA（p，q）模型的ACF和PACF圖均呈指數衰減或正弦波形式衰減。

信息準則法：使用AIC（赤池信息準則）或BIC（貝葉斯信息準則）選擇最優階數，其計算公式見式（4）式（5）：

其中，L為似然函數值，k為參數個數，n為樣本量。模型階數選擇原則是使AIC或BIC值最小。

實際應用中，對井口溫度、功率波動指數和產液量三個關鍵參數分別建立ARIMA模型，通過網格搜索法在 、d∈[0，2]、 q∈[0， 5] 范圍內尋找最優參數組合。表2列舉了各參數最優ARIMA模型及其AIC值。

3.參數估計與模型診斷

確定模型階數后，需要估計模型參數 Φ_i 和 θ_j° 采用最大似然估計法估計參數，并通過t檢驗確保參數顯著性（ plt;0.05 ）。參數估計完成后，進行模型診斷，包括殘差白噪聲檢驗和殘差正態性檢驗，確保模型合理性。對S區塊40口抽油井的診斷結果顯示， 92.5% 的井模型通過了殘差白噪聲檢驗， 88.7% 的井模型通過了殘差正態性檢驗，證明所建立的ARIMA模型合理有效。

四、抽油井結蠟智能預測系統的實現

（一）數據采集與預處理

1.生產數據獲取

抽油井結蠟智能預測系統的數據來源主要包括三個方面：實時監測數據、歷史生產數據和地質參數數據。本研究采用了物聯網技術構建數據采集網絡，在S區塊的40口抽油井安裝了智能采集終端，采樣頻率為每小時一次，以確保捕捉到結蠟發生前的微小變化。利用SCADA系統實現了數據的實時傳輸與存儲，形成了包含生產參數、工況參數和環境參數在內的多維時間序列數據集。

2.異常值處理

油田生產數據中常見的異常包括缺失值、離群值和噪聲。針對這些問題，采取了以下處理策略：

缺失值處理：對于短時間（ lt;6 小時）的缺失，采用線性插值法填補。對于長時間（ gt;6 小時）的缺失，采用相似日期歷史數據填補，并標記為低可信度數據。

離群值處理：采用 3σ 原則和箱線圖法識別離群值，對于明顯由傳感器故障引起的離群值直接剔除。對于可能反映實際工況變化的離群值，結合專家知識進行判斷，避免刪除包含故障先兆信息的數據點。

噪聲處理：應用小波變換去噪方法，選擇db4小波基和軟閾值函數，在保留信號主要特征的同時有效抑制隨機噪聲。

3.特征提取

基于結蠟機理和專家經驗，從原始數據中提取了12個核心特征作為模型輸入。其中，溫度梯度變化率、功率波動指數和產液量下降率是相關性最強的三個特征。為增強模型泛化能力，對所有特征進行了歸一化處理，采用 Min-Max 標準化方法將特征值映射到[0，1]區間。

（二）ARIMA模型在結蠟預測中的應用

1.模型訓練與驗證

本研究選取S區塊40口抽油井12個月的生產數據，按照7：3的比例劃分為訓練集和驗證集。針對每口井的關鍵特征時間序列，分別構建ARIMA模型。模型訓練過程包括數據平穩化、模型階數確定、參數估計、模型診斷和多模型集成等步驟。

在數據平穩化階段，通過ADF檢驗進行平穩性檢驗，結果見表1。在模型階數確定階段，通過網格搜索法確定最優參數組合，結果見表2。在參數估計階段，采用最大似然估計法估計模型參數，并通過t檢驗確保參數顯著性（ plt;0.05 ）。在模型診斷階段，通過Ljung-Box檢驗驗證殘差白噪聲特性，通過Jarque-Bera檢驗驗證殘差正態性。最后，為提高預測穩定性，采用加權平均方法將各特征的ARIMA模型預測結果集成，權重基于各模型在驗證集上的預測精度確定。

驗證結果表明，集成模型在驗證集上的預測準確率達到 85.2% ，優于單一特征模型的預測效果。

2.預測結果分析

模型預測主要關注兩個方面：結蠟預警的提前時間和結蠟程度的評估。預測結果分析顯示，系統能夠平均提前72小時預測結蠟故障的發生，最長可提前120小時，最短為36小時。相比傳統人工巡檢（通常在故障發生后才發現），大大提高了預防性維護的時間窗口。

根據預測的關鍵參數變化趨勢，將結蠟程度分為輕度（參數偏離正常值 lt;10% ）、中度（偏離 10%～30% ）和重度（偏離 gt;30% ）三個等級。預測結果與實際檢修發現的結蠟程度一致性達到 81.3% 。系統的誤報率為8.5% ，漏報率為 4.0% 。

（三）實例分析與應用效果評估

1.典型油田實例分析

以S區塊12#井為例，該井為典型的高蠟原油井，蠟含量 16.3% ，蠟出點 42% ，歷史上平均每45天需進行一次機械刮蠟作業。系統部署后監測該井三個月的生產數據，記錄了兩次完整的結蠟一清蠟過程。

如圖1所示，第一次結蠟過程中關鍵參數的變化趨勢及系統預測結果可以看出，在實際結蠟發生前的68小時，溫度梯度變化率開始異常波動，功率波動指數持續上升，產液量出現小幅下降。ARIMA模型成功捕捉到這些微小變化，在實際結蠟導致明顯產量下降前的58小時觸發了預警。

圖112#井結蠟過程關鍵參數變化與預測結果

表3不同井型預測精度評估結果

2.預測精度評估

對全部40口井的預測結果進行統計分析，評估指標包括預測準確率、平均提前預警時間、結蠟程度預測一致性等。見表3，列出了不同井型的預測精度評估結果。

結果表明：對于高蠟井，預測準確率達到 91.2% 平均提前預警時間為65小時；對于中蠟井，預測準確率為 86.7% ，平均提前預警時間為78小時；對于低蠟井，預測準確率為 78.4% ，平均提前預警時間為85小時。預測精度與井的結蠟頻率呈正相關，對于結蠟問題頻發的井，由于歷史數據豐富，模型學習效果更好。

五、結語

本研究基于ARIMA模型構建了抽油井結蠟智能預測系統，通過對油田生產數據的時間序列分析，實現了對結蠟故障的有效預測。研究表明：溫度、壓力、原油組分和井筒結構是影響抽油井結蠟的關鍵因素。基于ARIMA模型的時間序列分析方法能夠準確捕捉生產數據的時間變化規律，預測準確率達 87.5% 。該智能預測系統可提前平均72小時預警結蠟故障，為防治措施實施提供充足時間。

參考文獻

[1]趙夢龍，程長坤，李本全，等.基于IBES-TPGM（l，1，入，η）模型的原油管道結蠟厚度預測研究[J].北京化工大學學報（自然科學版），2025，52（02）：15-25.

[2]普翩.水驅油井結蠟行為預測及熱洗溫度分布規律研究[D].大慶：東北石油大學，2024.

[3]姜兆波，姚佳杉，高曉楠，等.基于時序驅動的管道結蠟程度預測及清管效果評價[J].石油工程建設，2024.50（01）：54-59.

[4]高志敏.智能算法模型預測蠟沉積研究進展[J].云南化工，2022，49（04）：13-16.

[5]艾信，劉天宇，張浩偉，等.變權重組合算法預測抽油機井動液面提高測試效益[J].石油鉆采工藝，2024，46（05）：586-599.

作者單位：陳偉，長慶油田頁巖油開發分公司；成明，西安長立油氣工程技術服務有限公司；王成，昆侖數智科技有限責任公司

責任編輯：張津平尚丹