大庆油田采油二厂数智赋能实现降本85万元

　　3月5日上午 8 时 30分，中国石油大庆油田采油二厂工艺研究所三采技术室技术人员尹仲宏登录三元结垢分析平台，导入最新的三元机采井生产数据，系统自动分析出所有加药井的结垢程度，并预计出本月加药井的浓度及用量。尹仲宏根据系统给出的加药预测值，下发至作业区加药现场管理人员，对加药采取定量加药措施。

　　中国石油大庆油田采油二厂工艺研究所以大数据分析为基础，聚焦数据整合、模型创新、工具研发三大方向，通过建立弱碱三元机采井结垢智能分析模型和可视化图版，进一步完善了结垢规律预测及加药浓度智能调整策略，实现了三元机采井结垢治理方式由“经验判断”向“数据驱动”的转变。

　　传统结垢分析数据零散、利用率低，为确保模型智能算法的准确性和有效性，这个所技术人员全面归集全厂9个三元复合驱区块近5年来机采参数、离子化验等生产数据10万余条，运用Python语言、历史缺失填充、拉依达法异常值处理等一系列手段对原始数据进行清洗与预处理，系统构建多源异构结垢大数据体系，为精准建模奠定基础。

　　数据收集后，技术人员采用随机森林作为结垢特征选择引擎，锁定了油压、套压、泵径、电流值等16项关键数据，并在大庆油田范围内首创了有监督模式t-SNE可视化技术，即采用t分布随机邻域嵌入对该16项数据降维映射到二维空间，建立了PH值、离子浓度和结垢次数的可视化结垢技术界限图版，完善了结垢特征与驱替机理的理论认知。在此基础上，通过融合随机森林、决策树等多基学习器优势开发了结垢状态识别模型，进一步细化形成了结垢风险评估模型及短期预测模型，风险预测准确率由不足60%提升至85%以上。

　　2025年，通过应用两类模型，这个厂对658口化学防垢井的加药时机及药剂浓度等措施细节进行优化，单井加药量平均下降11.70%，年节省药剂费用139.5万元，加药井及结垢井检泵周期分别延长53天和37天，年节省作业费用85万元，有效促进了技术效能与经济效益双向提升。(张颂)