CN104603581A - 电动潜油泵操作 - Google Patents

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CN104603581A CN201380040128.4A CN201380040128A CN104603581A CN 104603581 A CN104603581 A CN 104603581A CN 201380040128 A CN201380040128 A CN 201380040128A CN 104603581 A CN104603581 A CN 104603581A
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M·奎拉尔斯
J·达尔
G·卡瓦雅尔
A·S·卡林克
R·K·维尔兰基
M·维拉米扎尔
J·罗德里格斯
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Abstract

本公开描述了用于监视、诊断和优化电动潜油泵(ESP)的操作的系统和方法。至少一些说明性实施例包括一种方法，该方法包括：收集代表井内的ESP的状态或代表井状况的测得的数据并且存储所测得的数据；通过使一个或多个模型化的值匹配于相应的测得的数据而使井的节点分析模型匹配于井；以及至少部分地基于由匹配的模型所生成的数据来识别ESP的一个或多个很可能的状况。此方法进一步包括：更新匹配的模型以反映所识别的很可能的状况中的一个的选择的纠正；利用更新的模型生成ESP性能曲线；以及呈现给用户推荐的行动以获得与选自ESP性能曲线中的一个的ESP操作点一致的ESP性能。

Description

电动潜油泵操作
相关申请的交叉引用
本申请要求G.Moricca、M.M.Querales、J.Dhar、G.Carvajal、A.S.Cullick、R.K.Vellanki、M.Villamizar和J.Rodriguez的2012年9月10日提交的并且题为“Monitoring,Diagnosing and Optimizing ElectricSubmergible Pump Operations(监视、诊断和优化电动潜油泵操作)”的非临时美国申请S/N 13/609,163的优先权，该申请要求G.Moricca、M.M.Querales、J.Dhar、G.Carvajal、A.S.Cullick、R.K.Vellanki、M.Villamizar和J.Rodriguez的2012年7月31日提交的并且题为“Monitoring,Diagnosingand Optimizing Electric Submergible Pump Operations(监视、诊断和优化电动潜油泵操作)”的临时美国申请S/N 61/678,042的优先权，该申请在此通过引用结合于此。
背景技术
油田经营者投入大量资源以改进从储层开采油气，同时降低开采成本。为了实现这些目标，储层工程师监视储层的当前状态并在考虑到一组当前和/或假设状况的情况下试图预测未来行为。储层监视，有时也被称为储层监督，涉及来自储层的井内和周围的测得的生产数据的定期收集和监视。利用嵌入在井套管后面的传感器和/或来自位于生产油管内或与生产油管一致的被引入井中的测量设备的传感器可收集这种数据。此数据可包括，但不限于，水饱和度、含水率和含油率、流体压力和流体流速，并且通常以固定的、有规律的间隔(例如，每分钟一次)被收集并且被现场工作人员实时地监视。当收集到数据时，该数据通常被归档到数据库。
除了监视井内的各种状况之外，用于从井中抽出产品的设备同样被监视。这种监视确保了此设备尽可能或尽量实际地接近其最佳操作点地运行，并且故障被迅速地检测出并解决。井下使用以从油井和气井抽出产品的一种类型的设备是电动潜油泵(ESP)。ESP通常与生产油管一致地(in line)进行安装，其中当油管下降到井的生产套管中时，这些ESP淹没在存在于井内的产品中。ESP将产品泵送至表面并且降低井底流动压力(FBHP)。FBHP的减少增加了地层和井之间的压力差并且加速了产品通过套管中的穿孔从地层进入井中的运动。
驱动ESP的电力是经由电缆从表面提供的，该电缆还提供导体以用于信号在表面处从ESP被接收。被传送至表面的数据可包括，但不限于，电机温度、电机驱动电流频率、泵吸入压力以及泵排出压力。尽管所提供的数据使得能够监视ESP的性能，然而确定ESP的故障或性能的变化的根本原因是更为复杂的任务。给定的ESP故障或性能变化可具有众多原因而操作者努力快速地确认这些情况的原因以减少任何导致的停机时间或减少的生产。尽管有经验的储层工作人员可依赖他们的个人经验来诊断并解决这些情况，然而基于更广泛的信息库的更自动化方法提供了在较短的时间段内诊断情况并提供更优的解决方案的可能性。
附图简述
当结合所附图而考虑以下详细描述时，可获得对各公开实施例的更好的理解，附图中：
图1示出了提供测得的井和电动潜油泵(ESP)数据的生产井。
图2A-2E示出了用于监视、诊断和优化ESP操作的说明性用户界面显示。
图3示出了适于实现本文中所描述的系统和方法的基于软件的实施例的说明性数据采集和处理系统。
图4A示出了说明性ESP监视、诊断和优化方法。
图4B示出了说明性ESP操作任务票务方法，该任务票务方法与所描述的说明性ESP监视、诊断和优化方法协同工作。
应当理解，附图和对应的详细说明不限制本公开，但相反，它们提供用于理解落入所附权利要求的范围的所有修改、等效方案、和替代方案的基础。
详细描述
接下来的段落描述了用于监视、诊断和优化电动潜油泵(ESP)操作的各种说明性系统和方法。首先描述了适于收集和处理测得的井和ESP数据的说明性生产井和相关的数据收集和处理系统。接着是一系列的用户界面显示的描述，其中这些显示将数据呈现给用户作为所公开的ESP监视、诊断和优化的一部分。这些显示是由执行所公开方法的软件实现版本的数据采集和处理系统所生成的。说明性方法与说明性数据采集和处理系统同时地被描述。最后，描述了说明性ESP任务票务系统，该ESP任务票务系统补充了所公开的ESP监视、诊断和优化系统和方法。
本文中所描述的系统和方法对从储层内的井收集的测得的数据(诸如在油气生产油田发现的数据)进行操作。这种油田一般包括提供进入地下储层流体的通道的多个生产井。从每一生产井定期地收集测得的井数据以追踪储层中的变化的各种状况。图1示出了具有钻孔102的生产井的示例，该钻孔102已经被钻进了地表中。这种井眼常规被钻入到1万英尺或1万英尺以上的深度并且也许可被水平地操纵两倍的距离。生产井还包括套管头104和套管106，两者均由水泥103固定到恰当的位置。防喷器(BOP)108耦合至套管头106以及生产井口110，它们一起密封在井口中并且使得流体能够以安全和受控的方式被从井抽出。
永久地安装在井中的测量设备连同ESP的使用便于监视和控制ESP系统。不同的换能器将信号发送至表面，该信号可被存储、评价和利用以控制ESP系统的操作。测得的井数据被从生产井周期性地采样和收集并且与来自储层内其它井的测量值相结合，使得能够监视和评估储层的整体状态。可利用多个不同的井下和表面仪器，包括但不限于，温度和压力传感器118和流量计120获得这些测量值。同样一致地(in-line)耦合至生产油管112的附加设备包括井下油嘴116(被用于改变流体流动限制)、ESP 122(其抽吸从ESP 122和生产油管112外面的穿孔125流动的流体)、ESP电机124(驱动ESP 122)以及封隔器114(使封隔器下面的生产区域与井的其余部分隔离)。附加表面测量设备可被用于测量，例如，油管头压力和ESP电机124的电功耗。
沿着生产油管112的设备中的每一个耦合至电缆128，电缆128附连至生产油管112的外部并且通过防喷器108行进至它耦合至控制面板132的表面。电缆128将电力提供至其耦合至的设备并且进一步提供信号路径(电的、光的等)，这些信号路径使得控制信号能够被从表面引导至井下设备，并且用于遥测信号从井下设备被接收在表面处。这些设备可由现场工作人员利用构建在控制面板132中的用户界面在本地进行控制和监视，或可由计算机系统45进行控制和监视。控制面板132和计算机系统45之间的通信可以是经由无线网络(例如，蜂窝网络)、经由电缆网络(例如，到因特网的电缆连接)、或无线和电缆网络的组合。
在至少一些说明性实施例中，还利用生产测井工具收集数据，该生产测井工具可由缆绳降入到生产油管112中。在其它说明性实施例中，首先移除生产油管112，并然后将生产测井工具下降到套管106中。在任一情况下，该工具随后被拉回上来而测量值被获得与井眼位置和方位角有关。在其它替代实施例中，有时使用的替代技术为采用线圈油管测井，其中生产测井工具耦合至线圈油管的末端，该线圈油管的末端从卷轴拉出并且通过置于生产井口110的顶部处的油管喷射器向井下推动。如前，该工具可向下被推至生产油管112，或在生产油管112已被移除之后向下被推至套管106。不论被用于引入和移除生产测井工具的技术，生产测井工具提供可被用于补充从生产油管和套管测量设备收集的数据的附加的数据。生产测井工具数据可在测井过程期间被传送至计算机系统45，或替代地可在工具组件被取回之后从生产测井工具下载。
继续参见图1的示例，控制面板132包括远程终端单元(RTU)，远程终端单元从井下测量设备收集数据并将该数据转送至监督控制和数据采集(SCADA)系统，该监督控制和数据采集(SCADA)系统是计算机系统45的一部分。在所示的说明性实施例中，计算机系统45包括一组刀片式服务器54，该刀片式服务器54具有若干处理器刀片，其中至少一些处理器刀片提供上述SCADA功能。其它的处理器刀片可被用于执行所公开的ESP监视、诊断和优化。计算机系统45还包括用户工作站51，用户工作站51包括通用处理系统46。刀片式服务器54的处理器刀片和通用处理系统46两者优选由图1中所示的以可移除的、非瞬态的(即，非易失性的)信息存储介质52的形式的软件进行配置以处理所收集的井和ESP数据。软件还可是通过网络(例如，经由因特网)访问的可下载的软件。通用处理系统46耦合至显示设备48和用户输入设备50以使人工操作者能够与系统软件52交互。替代地，显示设备48和用户输入设备50可耦合至刀片式服务器54内的处理器刀片，该处理器刀片作为用户工作站51的通用处理系统46进行操作。
在刀片式服务器54的处理器刀片和/或用户工作站51上执行的软件呈现给用户一系列的显示，如图2A-2E的说明性显示所示，该一系列的显示使得用户能够基于所呈现的信息确定井和ESP的状态并与软件交互以采取行动。图2A示出了储层(例如，“Houston(休斯顿)”储层)的说明性状态显示200，其中储层的八个井显示在地图204上(井HO-001到HO-008)。显示包括咨询部分202，该咨询部分202列出了所显示的储层内的井的当前的咨询(按严重性和/或类型分类)、显示储层内的井的地理位置并且提供每一井的状态的可视状态(例如，不出油的、报警中、有机会以及优化的)的储层地图204、每一状态下的井的数量的总结206以及对于所选择井(例如，图2A中的HO-006)的经由计量表的当前的实时值208。
此系统呈现给用户(经由总结202)指示井的状态(诸如，例如，不出油的井、报警中的井、具有非临界状况的井或具有性能改进机会的井)的咨询。用户可选择由咨询标识的井(或期望的任何其它的井)来显示井的当前状态的总结210，如图2B的说明性示例中所示。井总结210使得用户能够在数据被收集时观察测得的井和ESP值212。这些值可包括，例如，油管头压力(THP)、含水率(WC)、液体流速(Q-LIQ)、ESP排出压力(PD)、ESP吸入压力(PI)、ESP电机温度(MT)和井底流动压力(FBHP)。在至少一些说明性实施例中，用户选择所显示的测得的值212中的一个，这触发了对于一时间范围(例如，前24小时)的相应的测得值的数据的曲线图214(未过滤的数据)和216(经过滤的数据)中的显示。过滤条件结果(过滤器结果)218同样被显示并且指示当被应用至数据时所示的过滤条件中的每一个是否是满足的(钩形符号)或违反的(“X”)。每一过滤条件操作至过滤掉噪声和/或采样误差，该噪声和/或采样误差可使感兴趣的测得值的信号模糊。未过滤的和经过滤的信号数据，连同过滤条件结果一起提供上述收集的值(即，THP、WC等)的稳定性被评估和标记为稳定的或不稳定的的基础。在至少一些说明性实施例中，这种评估/标记可由软件自动地执行，而在其它实施例中，其可由用户手动地执行或通过经由用户和软件两者的行动的组合来执行。数据的稳定性状态可随后被呈现给用户(例如，如在图2E的当前状况部分242中所示)。在至少一些实施例中，经过滤的数据曲线图216还示出了对于所选择的时间段的数据的中值。
在至少一些实施例中，可选择感兴趣的第二时间范围，在该第二时间范围上分析中值。例如，用户可请求针对最近30天时期内的每一天计算中值，在该最近30天时期期间，井设备已知在期望的参数内运行。节点分析模型被匹配于中值数据，其中在图2C的说明性显示220中示出匹配的结果。在至少一些说明性实施例中，应用节点分析，其中分析方程组表示钻孔内的多相流体的流动和压力(节点分析模型输出值)并且对钻孔内的多相流体的流动和压力(节点分析模型输出值)进行建模。节点分析模型输入值可包括储层渗透率、储层厚度、储层孔隙度、井油管摩擦以及完井和穿孔特性。所示的说明性实施例的节点分析包括选择井中的划分点或节点并在此点处划分系统。流入部分包括所选择节点的上游部件，而流出部分包括所选择节点的下游部件。经分析的生产系统被建模为一组部件，该一组部件包括储层岩石、完井(例如，砾石过滤层、开启的/关闭的穿孔和裸井)、垂直采油管、限制条件、流线以及集成聚集网络，通过该集成聚集网络，流体通过流入部分流进并且通过流出部分流出。在至少一些说明性实施例中，用户被提供控制，该控制允许节点分析模型参数改变，其中所得的模型曲线被更新以示出参数变化的结果。一旦用户对模型至中值数据匹配感到满意，则节点分析模型可被用于估计未被直接测量的值(例如，图2C的井底压力估计220)。
一旦被匹配于来自井的一个或多个数据集，则此模型可被用于预测井的预期行为。在至少一些说明性实施例中，模糊逻辑(多值的或概率的逻辑的形式)被应用至数据以执行这种预测。此结果是在0和1(包含的)之间的值中变化的真值，表示在完全“真”(例如，二进制“1”)和完全假(例如，二进制“0”)之间的近似值。这允许预测的行为被表达为对于给定的一组状况发生的所述行为的概率。在此模型已被匹配于现有的井数据集之后，此模型的结果可与实际测得的值进行比较，其中不匹配被识别和标记。图2D示出了说明性显示230，该说明性显示230呈现了对于感兴趣的一段时间(例如，中值的最近的24小时或30天)的几个中值测得值曲线图232。每一曲线图呈现了不同的中值测得值(例如，ESP吸入和排出压力)，其中不同的线型被用于指示中值测得值是否匹配由节点分析模型所预测的值(例如，是否在所预测的值的容差范围内)。在至少某个说明性实施例中，中值测得值以及它们与节点分析模型的相应的不匹配被提供作为智能分析系统(例如，基于规则的专家系统或基于模糊逻辑的系统)的输入来计算匹配的值对该很可能的状况的加权贡献。此智能分析系统识别可能是不匹配的原因(即，井和/或ESP的任何异常的、非预期的和/或不期望的行为的原因)的一个或多个很可能的状况。这些可能的状况和它们的估计的概率或“状况指标”如图2D的排列状况列表234那样被呈现给用户。用户可选择每一状况，其中所得的匹配/不匹配被示为每一曲线图化的中值测得值。这在图2D中示出，其中选择了“气体干扰”状况。在所示的说明性实施例中，纠正所选择的状况的建议列表236同样被呈现给用户，从中用户可选择一个或多个建议以应用至井。
除了使用户能够如上所描述地诊断各种状况之外，所公开的方法和系统可使用户能够改善系统的性能。在至少一些说明性实施例中，用户带来了图2E的显示240，该显示240呈现了井和ESP的当前的状况242(包括数据值的稳定性的指示，如先前所描述的)，连同由匹配的节点分析模型所生成的性能曲线244。此曲线图示出了ESP的当前的和估计的性能点两者。当用户选择了期望的性能点时，在曲线图下面的表246中示出了所得的估计值，连同获得期望的ESP性能所必需的控制参数(例如，油嘴设置和ESP电机频率)。当用户对更新的模型的质量感到满意时，即，此模型有多匹配观测数据，用户可通过点击所示的ACCEPT(接受)按钮接受更新的模型。所接受的模型被存储并被标记为当前的有效模型。如果用户通过点击“REJECT”(拒绝)按钮拒绝模型，则此模型不被存储并且用户可进一步调节此模型以改善数据匹配。
系统300在图3中示出，该系统300执行根据图4A中所示的说明性方法400的上述操作的软件实现的实施例。在图3的处理子系统330内示出了软件模块，这些软件模型执行图4A的各种框。更具体地，并且参见图3和图4A两者，井和ESP数据经由数据采集子系统310进行收集并且由数据收集/存储模块332存储到位于数据存储子系统320内的数据库上(框402)。根据由用户所选择的过滤项通过过滤和调节模块334对数据(实时的和/或存储的)进行操作以产生一个或多个中值。井的节点分析模型344通过模型匹配模块336被匹配于井中值(框406)，该模型匹配模块336还将由匹配的模型所生成的数据呈现给用户。由匹配的模型所生成的数据被状况标识符模块338和状况可能性模块340用来识别并呈现给用户引起匹配的模型结果和实际采样的井和ESP数据之间不匹配的很可能的状况，连同每一状况的可能性的数值估计(框408)。模型更新模块342基于由用户所选择的状况纠正来更新节点分析模型344(框410)，并且性能曲线模块346基于由更新的节点分析模块所生成的数据生成ESP性能曲线(框412)。一旦选择了ESP性能曲线上的操作点(框414)，则推荐的行动模块348识别并呈现给用户计算出的控制值和/或其它行动(例如，油嘴设置和ESP电机频率)以产生与所选择的操作点一致(例如，在操作点处或附近，位于±所选择的容差值内；框416)的ESP性能，结束方法400(框418)。
上述系统和方法可通过任务票务系统进行扩充，该任务票务系统通知储层操作人员关于感兴趣的井状况，在这些情况发生的时候，并且该任务票务系统允许当这些情况从检测进展时，通过诊断、纠正和解决来监视并追踪这些情况。在每一阶段内，授权机制可被执行，需要监督人员在现场工作人员和/或工程人员被允许执行纠正行动之前授权给现场工作人员和/或工程人员。图4B示出了实施这种任务票务系统的说明性方法。当在数据收集期间通过监视、诊断和优化系统生成一咨询时(例如，由于测得的值已超过阈值限制或在值的容许范围之外)，同样生成一通知(框452)并且创建一任务单(框454)。此通知可包括，例如，邮件、自动化短信和/或页面，其基于根据一个或多个先前配置的分布列表的下面的状况的性质被送至联系人。当诊断并纠正警报或问题或改进井/ESP的性能的过程在推进时，任务单被更新以反映所采取的任何行动，包括分配人员以解决下面的状况(框456)、任何需要的授权、设备纠正、修理和/或替换以及状况的最终的解决/处置(框458)。在任务单被关闭(框458)之后此方法结束(框460)。在至少一些说明性实施例中，每次任务单被更新时生成附加通知。任务单更新中的至少一些可通过监视、诊断和优化系统自动地执行，而其它可通过系统的用户手动地执行。根据类似于在典型的计算机文件系统中所使用的访问许可结构，用户可被给予对任务单的访问，无论仅为了查看或为了更新。
一旦完全理解了前面的公开，许多其它的修正、等效物和替代方案对本领域内技术人员而言是明显的。例如，虽然至少一些软件实施例已被描述为包括执行特定功能的模块，但其它实施例可包括结合本文中所描述的模块的功能的软件模块。同样，预计随着计算机系统性能增加，在将来可能利用小得多的软件来实现上述基于软件的实施例，使得利用现场的系统(例如，在位于储层处的测井车内操作的系统)执行所描述的监视、诊断和优化成为可能。此外，尽管在监视实时数据的情况内描述了本公开的实施例的至少一些元件，但使用先前记录的数据的系统(例如，“数据回放”系统)和/或使用模拟数据的系统(例如，训练模拟器)同样在本公开的范围内。旨在将下面的权利要求书解释成涵盖所有这些修正、等效物和替代方案，只要是适用的。

Claims (29)

1.一种用于监视、诊断和优化电动潜油泵(ESP)的操作的方法，包括：
收集代表井内的ESP的状态或代表井状况的测得的数据，并且进一步存储所测得的数据；
通过使一个或多个模型化的值匹配于相应的测得的数据而使所述井的节点分析模型匹配于所述井；
至少部分地基于由匹配的节点分析模型所生成的数据来识别ESP的一个或多个很可能的状况；
更新所匹配的节点分析模型以反映所识别的所述一个或多个很可能的状况中的一个的选择的纠正；
利用所更新的匹配的节点分析模型来生成多个ESP性能曲线；以及呈现给用户一推荐的行动以获得与选自所述多个ESP性能曲线中的一个的ESP操作点相一致的ESP性能。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括过滤和调节所测得的数据，其中被所述匹配使用的相应的测得的数据包括经过滤和经调节的数据。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括基于所识别的所述一个或多个很可能的状况中的至少一个来生成多个推荐的行动，其中所推荐的行动是从所述多个推荐的行动中选择的。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，进一步包括至少部分地通过将模糊逻辑应用于所测得的数据来生成所述一个或多个很可能的状况。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所测得的数据包括从包含实时数据、记录数据和模拟数据的组中选择的数据。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述匹配是针对每一迭代利用不同的模型参数迭代地执行，直到所述一个或多个模型化的值是在相应的测得的数据值的容差范围内。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，代表所述井状况的数据包括从包含井底压力、井底温度、管头压力、管头温度、油嘴尺寸、流体流速、油流速和含水率的组中选择的数据。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，代表所述ESP的状态的数据包括从包含吸入压力、出口压力、电机温度、电机频率和电机安培数的组中选择的数据。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一个或多个很可能的状况的识别包括：计算多个状况中的每一个的概率；根据其概率排列所述多个状况中的每一个；以及如排列状况列表那样将所述多个状况中的一个或多个呈现给用户。
10.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
如果所测得的数据的值被检测到在允许的值范围之外，则生成一咨询消息并且将相应的通知发送至分布列表的一个或多个联系人；
创建对应于所述咨询消息的任务跟踪单；
更新所述任务跟踪单以包括所推荐的行动以及被分配至实现解决方案的人员；
更新所述任务跟踪单以记录所述解决方案的实现并且关闭所述任务跟踪单；以及
每次所述任务跟踪单被更新时，生成一附加的咨询消息并且将附加的相应的通知发送至所述一个或多个联系人。
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，进一步包括将所述任务跟踪单的当前状态呈现给一个或多个用户中的至少一个。
12.如权利要求10所述的方法，其特征在于，进一步包括基于访问许可结构来确定一个或多个用户中的至少一个是否可查看或更新所述任务跟踪单。
13.一种电动潜油泵(ESP)监视、诊断和优化系统，包括：
具有ESP监视、诊断和优化软件的存储器；以及
耦合至所述存储器的一个或多个处理器，所述软件使所述一个或多个处理器：
收集代表井内的ESP的状态或代表井状况的测得的数据，并且进一步存储所测得的数据；
通过使一个或多个模型化的值匹配于相应的测得的数据而使所述井的节点分析模型匹配于所述井；
至少部分地基于由匹配的节点分析模型所生成的数据来识别ESP的一个或多个很可能的状况；
更新所匹配的节点分析模型以反映所识别的所述一个或多个很可能的状况中的一个的选择的纠正；
利用所更新的匹配的节点分析模型来生成多个ESP性能曲线；以及
呈现给用户一推荐的行动以获得与选自所述多个ESP性能曲线中的一个的ESP操作点相一致的ESP性能。
14.如权利要求13所述的系统，其特征在于，所述软件进一步使所述一个或多个处理器过滤和调节所测得的数据，并且其中被用于使所述节点分析模型匹配于所述井的相应的测得的数据包括经过滤和经调节的数据。
15.如权利要求13所述的系统，其特征在于，所述软件进一步使所述一个或多个处理器基于所识别的所述一个或多个很可能的状况中的至少一个来生成多个推荐的行动，并且其中所推荐的行动是从所述多个推荐的行动中选择的。
16.如权利要求15所述的系统，其特征在于，所述软件进一步使所述一个或多个处理器至少部分地通过将模糊逻辑应用至所测得的数据来生成所述一个或多个很可能的状况。
17.如权利要求13所述的系统，其特征在于，所测得的数据包括从包含实时数据、记录数据和模拟数据的组中选择的数据。
18.如权利要求13所述的系统，其特征在于，所述软件进一步使所述一个或多个处理器针对每一迭代利用不同的模型参数迭代地使所述节点分析模型匹配于所述井直到所述一个或多个模型化的值是在相应的测得的数据的容差范围内。
19.如权利要求13所述的系统，其特征在于，代表所述井状况的数据包括从包含井底压力、井底温度、管头压力、管头温度、油嘴尺寸、流体流速、油流速和含水率的组中选择的数据。
20.如权利要求13所述的系统，其特征在于，代表所述ESP的状态的数据包括从包含吸入压力、出口压力、电机温度、电机频率和电机安培数的组中选择的数据。
21.如权利要求13所述的系统，其特征在于，所述软件进一步使所述一个或多个处理器至少部分地通过使所述处理器计算多个状况中的每一个的概率、根据其概率排列每一状况以及如排列状况列表那样将所述多个状况中的一个或多个呈现给用户来识别所述一个或多个很可能的状况。
22.一种具有电动潜油泵(ESP)监视、诊断和优化软件的非瞬态信息存储介质，包括：
数据收集和存储模块，用于收集代表井内的ESP的状态或代表井状况的测得的数据，并且进一步存储所测得的数据；
模型匹配模块，用于通过使一个或多个模型化的值匹配于相应的测得的数据而使所述井的节点分析模型匹配于所述井；
状况标识符模块，用于至少部分地基于由匹配的节点分析模型所生成的数据来识别ESP的一个或多个很可能的状况；
模型更新模块，用于更新所匹配的节点分析模型以反映所识别的所述一个或多个很可能的状况中的一个的选择的纠正；
性能曲线模块，用于利用所更新的匹配的节点分析模型生成多个ESP性能曲线并且接受在所述多个ESP性能曲线中的一个上的ESP操作点的选择；以及
推荐的行动模块，用于识别并呈现给用户一个或多个推荐的行动以获得与所选择的ESP操作点一致的ESP性能。
23.如权利要求22所述的存储介质，其特征在于，所述软件进一步包括过滤和调节模块，用于过滤和调节所测得的数据，并且其中被用于使所述节点分析模型匹配于所述井的相应的测得的数据包括经过滤的和经调节的数据。
24.如权利要求22所述的存储介质，其特征在于，所述软件进一步包括推荐的行动模块，用于基于所识别的所述一个或多个很可能的状况中的至少一个来生成多个推荐的行动，并且其中所推荐的行动是从所述多个推荐的行动中选择的。
25.如权利要求24所述的存储介质，其特征在于，所述推荐的行动模块进一步至少部分地通过将模糊逻辑应用于所测得的数据来生成所述一个或多个很可能的状况。
26.如权利要求22所述的存储介质，其特征在于，所测得的数据包括从包含实时数据、记录数据和模拟数据的组中选择的数据。
27.如权利要求22所述的存储介质，其特征在于，代表所述井状况的数据包括从包含井底压力、井底温度、管头压力、管头温度、油嘴尺寸、流体流速、油流速和含水率的组中选择的数据。
28.如权利要求22所述的存储介质，其特征在于，代表所述ESP的状态的数据包括从包含吸入压力、出口压力、电机温度、电机频率和电机安培数的组中选择的数据。
29.如权利要求22所述的存储介质，其特征在于，所述软件进一步包括状况可能性模块，用于至少部分地通过计算多个状况中的每一个的概率、根据其概率排列每一状况以及如排列状况列表那样将所述多个状况中的一个或多个呈现给用户来识别所述一个或多个很可能的状况。
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