CN109918773A - 油井见水的预警方法、装置、计算设备及计算机存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种油井见水的预警方法、装置、计算设备及计算机存储介质，其涉及油藏开发技术领域，其中，方法包括：获取油井产液量数据，查找所述油井产液量数据的真实极小值和真实极大值；根据所述真实极小值和真实极大值确定与油井产液量数据对应的油井产液量曲线的异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值；判断所述异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值是否满足油井见水的预警条件，若是，则进行油井见水预警。由此可见，本发明方案，基于油井产液量数据中的真实极小值和真实极大值判定异常信号的出现，可以有效反馈油井产液量曲线中的异常信息，并最终实现见水预警。

Description

油井见水的预警方法、装置、计算设备及计算机存储介质

技术领域

本发明涉及油藏开发技术领域，具体涉及一种油井见水的预警方法、装置、计算设备及计算机存储介质。

背景技术

随着电子信息技术、工程工艺技术、传感器技术和测控技术的发展，获取油井生产数据变的越来越容易，这为基于数据驱动的故障预警方法提供了有力的技术支持。这类方法主要以采集的油井生产数据为基础，通过各种数据处理与分析方法挖掘出数据中隐含的异常信息，从而监测生产过程并预测故障信息。

近年来，该故障预警思想的应用发展过程主要包括以下几个阶段：

2006年，常彦荣等人利用现代计算机技术，基于预测预警理论建立了生产异常状况预警软件系统。该系统实现了实时监测生产情况与异常情况并及时报警的功能。

2011年，蒋能记等人根据统计学技术和推理方法，利用数据库理论构建了基于实时数据库的油气处理诊断预警系统，系统大体实现了从各个方面监测油田开发各阶段情况，利用现有的专家经验知识库对异常情况进行诊断，并在异常发生时进行预警。

2013年，罗娟等人通过对塔河油田180口已见水高产井的生产数据进行统计分析，并根据影响油井见水的地质因素、工程因素、生产管理因素及油井见水前异常信号，总结出缝洞型油藏油井见水风险分级评价的31项指标，最终完成了一种可以及早发现油井见水信号的高产井预警技术。

2014年，许建良等人研发了一套适用于油气井生产系统等复杂连续性化学化工生产系统的状态监测和故障预测软件系统。该系统通过接入装备的状态数据，进行数据驱动的故障诊断、故障预测，在故障发生的苗头阶段或早期阶段，捕获生产系统中的数据异常信息，进行预警，辅助现场工程师对生产进行监控。

2015年，汪旭颖等人利用改进后的k-均值算法对生产数据进行聚类分析，然后使用基于网格搜索的交叉验证法对支持向量回归机进行优化，并确定处理边缘数据后的井况预警聚类数据，最终建立了基于支持向量回归机的油田异常井预警模型，实现对油田异常井的预警分析。

2017年，王连山等人依据气油比及井流物组分变化，建立塔中凝析气藏见水预警模式，为生产井见水预警提供依据。

同一年，王瑞军等人在已有指标预警及相关理论研究的基础上，分析影响油田生产的主要因素，对单井和井组分别建立一套合适的指标预警体系。

然而，发明人在实施本发明实施例的过程中发现，现有技术中还没有一种可以基于油井生产数据简单快速的捕捉油井见水的异常信号的方案。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的油井见水的预警方法、装置、计算设备及计算机存储介质。

根据本发明的一个方面，提供了一种油井见水的预警方法，包括：

获取油井产液量数据，查找所述油井产液量数据的真实极小值和真实极大值；

根据所述真实极小值和真实极大值确定与油井产液量数据对应的油井产液量曲线的异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值；

判断所述异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值是否满足油井见水的预警条件，若是，则进行油井见水预警。

可选的，所述查找油井产液量数据的真实极小值和真实极大值进一步包括：

对油井产液量数据进行降噪处理，得到与油井产液量数据对应的油井产液量曲线；

利用所述油井产液量曲线查找真实极小值和真实极大值。

可选的，所述利用所述油井产液量曲线查找真实极小值和真实极大值进一步包括：

确定所述油井产液量曲线的曲线极小值所在的第一时刻，以及曲线极大值所在的第二时刻；

在所述油井产液量数据中，查找第一时刻前后预设时间范围内的产液量最小值，将所述产液量最小值确定为真实极小值；以及，

在所述油井产液量数据中，查找第二时刻前后预设时间范围内的产液量最大值，将所述产液量最大值确定为真实极大值。

可选的，所述对油井原始产液量数据进行降噪处理具体为：

利用中值滤波法对油井原始产液量数据进行降噪处理。

可选的，根据所述真实极小值和真实极大值与油井产液量数据对应的油井产液量曲线的异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值进一步包括：

根据所述真实极小值和真实极大值筛选出油井产液量曲线中的异常信号；

确定油井产液量曲线中的异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值。

可选的，根据所述真实极小值和真实极大值筛选出油井产液量曲线中的异常信号进一步包括：

计算所述真实极小值和真实极大值之间的增幅；

判断所述增幅是否超过预设增幅阈值，若是，则将油井产液量曲线中对应所述真实极小值和真实极大值之间的曲线确定为异常信号。

根据本发明的另一方面，提供了一种油井见水的预警装置，包括：

查找模块，适于获取油井产液量数据，查找所述油井产液量数据的真实极小值和真实极大值；

确定模块，适于根据所述真实极小值和真实极大值确定与油井产液量数据对应的油井产液量曲线的异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值；

判断模块，适于判断所述异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值是否满足油井见水的预警条件；

预警模块，适于若判定出满足油井见水的预警条件，则进行油井见水预警。

可选的，所述查找模块进一步适于：

对油井产液量数据进行降噪处理，得到与油井产液量数据对应的油井产液量曲线；

利用所述油井产液量曲线查找真实极小值和真实极大值。

根据本发明的又一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述油井见水的预警方法对应的操作。

根据本发明的再一方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述油井见水的预警方法对应的操作。

根据本发明的油井见水的预警方法、装置、计算设备及计算机存储介质，通过对油井产液量数据的真实极小值和真实极大值进行分析，捕捉到产液量变化异常的异常信号；然后，判断确定出的异常信号的统计数据(次数、最大值和/或最小值)是否满足预警条件，当满足时，则确定异常信号是由于油井见水引起的，此时进行油井见水预警。由此可见，本实施例提供了一种全新的油井见水的预警方案，依据油井产液量数据的真实极小值和真实极大值进行异常信号的捕捉，可以准确、快速的捕捉到异常信号；以及，对异常信号进行统计分析，最终确定上述异常信号的出现是否由于边底水突破近井地带的裂缝、溶洞引起，进而实现油井见水预警。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了根据本发明一个实施例的油井见水的预警方法的流程图；

图2示出了根据本发明另一个实施例的油井见水的预警方法的流程图；

图3示出了一个具体实施例中的油井产液量数据和油井产液量曲线的示意图；

图4示出了一个具体实施例中的异常信号的示意图；

图5示出了根据本发明另一个实施例的油井见水的预警装置的功能框图；

图6示出了根据本发明实施例的一种计算设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

图1示出了根据本发明一个实施例的油井见水的预警方法的流程图。如图1所示，该方法包括：

步骤S101：获取油井产液量数据，查找油井产液量数据的真实极小值和真实极大值。

其中，油井产液量数据指原始生产数据；以及，油井产液量数据的真实极小值指原始生产数据中存在的极小值，同理，油井产液量数据的真实极大值指原始生产数据中存在的极大值，即：真实极小值和真实极大值是可以在原始生产数据中查找到的，是真实存在的生产数据值。

在本发明中，不限定查找得到真实极小值和真实极大值的方式，本领域技术人员可根据实际条件灵活选择查找方式，可选的，可直接根据油井产液量数据随着时间的变化趋势，查找得到真实极小值和真实极大值；或者，可依据油井产液量数据对应的油井产液量曲线，来辅助查找得到真实极小值和真实极大值。

步骤S102：根据真实极小值和真实极大值确定与油井产液量数据对应的油井产液量曲线的异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值。

由于真实极小值和真实极大值可以反映出实际油井生产中，一段时间内的产量变化情况，并且，在排除生产因素的影响外，产量急剧增大通常为储层能量的变化所导致，则极可能是边底水突破近井地带的裂缝、溶洞所引起的。基于此，在本发明中，根据一组临近的真实极小值和真实极大值可以得到对应时间段内油井产量的变化趋势，确定该时间段内的油井生产曲线是否出现异常信号；然后，根据多组临近的真实极小值和真实极大值的确定结果，得到异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值。

步骤S103：判断异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值是否满足油井见水的预警条件。若是，则执行步骤S104；若否，则本方法结束。

其中，油井见水的预警条件包括对异常信号的出现次数的限制，对异常信号的最小值和/或异常信号的最大值的限制。

具体地，当实际确定的异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值满足油井见水的预警条件时，则确定异常信号是由于油井见水引起的，此时则执行步骤S104；否则，则本方法结束。

步骤S104：进行油井见水预警。

根据本实施例提供的油井见水的预警方法，通过对油井产液量数据的真实极小值和真实极大值进行分析，捕捉到产液量变化异常的异常信号；然后，判断确定出的异常信号的统计数据(次数、最大值和/或最小值)是否满足预警条件，当满足时，则确定异常信号是由于油井见水引起的，此时进行油井见水预警。由此可见，本实施例提供了一种全新的油井见水的预警方案，依据油井产液量数据的真实极小值和真实极大值进行异常信号的捕捉，可以准确、快速的捕捉到异常信号；以及，对异常信号进行统计分析，最终确定上述异常信号的出现是否由于边底水突破近井地带的裂缝、溶洞引起，进而实现油井见水预警。

图2示出了根据本发明另一个实施例的油井见水的预警方法的流程图。如图2所示，该方法包括：

步骤S201：获取油井产液量数据，查找油井产液量数据的真实极小值和真实极大值。

在本实施例中，油井产液量数据的真实极小值和真实极大值通过如下方式查找到：对油井产液量数据进行降噪处理，得到与油井产液量数据对应的油井产液量曲线。可选的，利用中值滤波法对油井原始产液量数据进行降噪处理。由于相较于油井产液量数据，平滑曲线(油井产液量曲线)的曲线变化趋势更容易确定，并且，油井产液量曲线可以整体上反映出油井产液量数据的变化趋势，则通过对油井产液量数据进行降噪处理得到油井产液量曲线，可以便于进行真实极小值和真实极大值的查找。利用油井产液量曲线查找真实极小值和真实极大值。

图3示出了一个具体实施例中的油井产液量数据和油井产液量曲线的示意图。如图3所示，虚线代表油井产液量数据，实线代表油井产液量曲线。对油井产液量数据进行降噪处理，可以得到平滑的油井产液量曲线。

进一步的，利用油井产液量曲线查找真实极小值和真实极大值的具体过程如下：确定油井产液量曲线的曲线极小值所在的第一时刻，以及曲线极大值所在的第二时刻；在油井产液量数据中，查找第一时刻前后预设时间范围内的产液量最小值，将产液量最小值确定为真实极小值；以及，在油井产液量数据中，查找第二时刻前后预设时间范围内的产液量最大值，将产液量最大值确定为真实极大值。需要在此说明的是，油井产液量曲线的曲线极小值和曲线极大值可以为多组，则相应的查找出的真实极小值和真实极大值也可以为多组。

步骤S202：根据真实极小值和真实极大值筛选出油井产液量曲线中的异常信号。

具体地，计算真实极小值和真实极大值之间的增幅，此处的真实极小值和真实极大值是指相邻的一组真实极小值和真实极大值，通过计算该真实极小值和真实极大值之间的增幅，可以得到油井产液量数据的变化幅度；判断增幅是否超过预设增幅阈值，若是，则将油井产液量曲线中对应真实极小值和真实极大值之间的曲线确定为异常信号。由于碳酸盐岩储层大多裂缝、溶洞中的单个或同时发育，在生产过程中，若在某个时间段产量急剧增大，在排除了生产因素的影响外，则应为储层能量的变化所导致的，其原因极有可能是边底水突破近井地带的裂缝、溶洞，由此使得近井地带地层能量增强，从而引起产能的大幅上升，则在本实施例中，当判断出增幅超过预设增幅阈值时，将该真实极小值和真实极大值之间的曲线确定为异常信号，实现准确的捕捉异常信号。

其中，在本发明的一个具体实施例中，计算真实极小值和真实极大值之间的增幅的方式为：增幅＝(真实极大值-真实极小值)/真实极小值*100％。并且，当增幅超过预设增幅阈值(例如10％)时，则认为该真实极小值和真实极大值之间的曲线为异常信号。

图4示出了一个具体实施例中的异常信号的示意图。如图4所示，异常信号共有6段，即图4中加粗的实直线对应的曲线，该6段异常信号的真实极小值和真实极大值分别为(188.9，253.9)，(186.4，214.8)，(130，180.3)，(157.7，188.8)，(172.3，216)，以及(53.5，72.5)。

步骤S203：确定油井产液量曲线中的异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值。

在筛选出油井产液量曲线中的异常信号之后，统计所有异常信号的出现次数、最小值和/或最大值，以便根据统计结果进行预警。

仍以图4为例，则异常信号的出现次数为6，异常信号的最大值为253.9，异常信号的最小值为53.5。

步骤S204：判断异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值是否满足油井见水的预警条件。若是，则执行步骤S205；若否，则本方法结束。

具体地，根据实际生产中油井见水的特征设置油井见水的预警条件，并判断异常信号的统计结果是否满足该预警条件。其中，可设置预警条件为异常信号的出现次数超过预设次数。本实施例中，在筛选出异常信号后，并非直接进行见水预警，而是进一步根据异常信号的统计结果进行判断，且仅在判断出满足预警条件时，才最终确定上述异常信号的出现是由于边底水突破近井地带的裂缝、溶洞，由此使得近井地带地层能量增强，从而引起产能的大幅上升造成的，进而可以提高预警的准确性。

步骤S205：进行油井见水预警。

实际生产中，边底水进一步的往近井地带突破，则会导致油井水淹，则在判断出满足预警条件时，则进行油井见水预警。

根据本实施例提供的油井见水的预警方法，，通过对油井产液量数据的真实极小值和真实极大值进行分析，捕捉到产液量变化异常的异常信号；然后，判断确定出的异常信号的统计数据(次数、最大值和/或最小值)是否满足预警条件，当满足时，则确定异常信号是由于油井见水引起的，此时进行油井见水预警。由此可见，本实施例提供了一种全新的油井见水的预警方案，依据油井产液量数据的真实极小值和真实极大值进行异常信号的捕捉，可以准确、快速的捕捉到异常信号；以及，对异常信号进行统计分析，最终确定上述异常信号的出现是否由于边底水突破近井地带的裂缝、溶洞引起，进而实现油井见水预警。

图5示出了根据本发明另一个实施例的油井见水的预警装置的功能框图。如图5所示，该装置包括：

查找模块501，适于获取油井产液量数据，查找所述油井产液量数据的真实极小值和真实极大值；

确定模块502，适于根据所述真实极小值和真实极大值确定与油井产液量数据对应的油井产液量曲线的异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值；

判断模块503，适于判断所述异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值是否满足油井见水的预警条件；

预警模块504，适于若判定出满足油井见水的预警条件，则进行油井见水预警。

在一种可选的实施方式中，查找模块501进一步适于：

对油井产液量数据进行降噪处理，得到与油井产液量数据对应的油井产液量曲线；

利用所述油井产液量曲线查找真实极小值和真实极大值。

在一种可选的实施方式中，查找模块501进一步适于：

确定所述油井产液量曲线的曲线极小值所在的第一时刻，以及曲线极大值所在的第二时刻；

在所述油井产液量数据中，查找第一时刻前后预设时间范围内的产液量最小值，将所述产液量最小值确定为真实极小值；以及，

在所述油井产液量数据中，查找第二时刻前后预设时间范围内的产液量最大值，将所述产液量最大值确定为真实极大值。

在一种可选的实施方式中，查找模块501进一步适于：利用中值滤波法对油井原始产液量数据进行降噪处理。

在一种可选的实施方式中，确定模块502进一步适于：根据所述真实极小值和真实极大值筛选出油井产液量曲线中的异常信号；

确定油井产液量曲线中的异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值。

在一种可选的实施方式中，确定模块502进一步适于：计算所述真实极小值和真实极大值之间的增幅；

判断所述增幅是否超过预设增幅阈值，若是，则将油井产液量曲线中对应所述真实极小值和真实极大值之间的曲线确定为异常信号。

关于上述各个模块的具体结构和工作原理可参照方法实施例中相应步骤的描述，此处不再赘述。

本申请实施例提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有至少一可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的油井见水的预警方法。

图6示出了根据本发明实施例的一种计算设备的结构示意图，本发明具体实施例并不对计算设备的具体实现做限定。

如图6所示，该计算设备可以包括：处理器(processor)602、通信接口(Communications Interface)604、存储器(memory)606、以及通信总线608。

其中：

处理器602、通信接口604、以及存储器606通过通信总线608完成相互间的通信。

通信接口604，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。

处理器602，用于执行程序610，具体可以执行上述油井见水的预警方法实施例中的相关步骤。

具体地，程序610可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。

处理器602可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。计算设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。

存储器606，用于存放程序610。存储器606可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

程序610具体可以用于使得处理器602执行以下操作：

获取油井产液量数据，查找所述油井产液量数据的真实极小值和真实极大值；

根据所述真实极小值和真实极大值确定与油井产液量数据对应的油井产液量曲线的异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值；

判断所述异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值是否满足油井见水的预警条件，若是，则进行油井见水预警。

在一种可选的实施方式中，程序610具体可以进一步用于使得处理器602执行以下操作：

对油井产液量数据进行降噪处理，得到与油井产液量数据对应的油井产液量曲线；

利用所述油井产液量曲线查找真实极小值和真实极大值。

在一种可选的实施方式中，程序610具体可以进一步用于使得处理器602执行以下操作：

确定所述油井产液量曲线的曲线极小值所在的第一时刻，以及曲线极大值所在的第二时刻；

在所述油井产液量数据中，查找第一时刻前后预设时间范围内的产液量最小值，将所述产液量最小值确定为真实极小值；以及，

在所述油井产液量数据中，查找第二时刻前后预设时间范围内的产液量最大值，将所述产液量最大值确定为真实极大值。

在一种可选的实施方式中，程序610具体可以进一步用于使得处理器602执行以下操作：

利用中值滤波法对油井原始产液量数据进行降噪处理。

在一种可选的实施方式中，程序610具体可以进一步用于使得处理器602执行以下操作：

根据所述真实极小值和真实极大值筛选出油井产液量曲线中的异常信号；

确定油井产液量曲线中的异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值。

在一种可选的实施方式中，程序610具体可以进一步用于使得处理器602执行以下操作：

计算所述真实极小值和真实极大值之间的增幅；

判断所述增幅是否超过预设增幅阈值，若是，则将油井产液量曲线中对应所述真实极小值和真实极大值之间的曲线确定为异常信号。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的油井见水的预警装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims (10)

1.一种油井见水的预警方法，包括：

获取油井产液量数据，查找所述油井产液量数据的真实极小值和真实极大值；

根据所述真实极小值和真实极大值确定与油井产液量数据对应的油井产液量曲线的异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值；

判断所述异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值是否满足油井见水的预警条件，若是，则进行油井见水预警。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述查找所述油井产液量数据的真实极小值和真实极大值进一步包括：

对油井产液量数据进行降噪处理，得到与油井产液量数据对应的油井产液量曲线；

利用所述油井产液量曲线查找真实极小值和真实极大值。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述利用所述油井产液量曲线查找真实极小值和真实极大值进一步包括：

确定所述油井产液量曲线的曲线极小值所在的第一时刻，以及曲线极大值所在的第二时刻；

在所述油井产液量数据中，查找第一时刻前后预设时间范围内的产液量最小值，将所述产液量最小值确定为真实极小值；以及，

在所述油井产液量数据中，查找第二时刻前后预设时间范围内的产液量最大值，将所述产液量最大值确定为真实极大值。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述对油井原始产液量数据进行降噪处理具体为：

利用中值滤波法对油井原始产液量数据进行降噪处理。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述真实极小值和真实极大值与油井产液量数据对应的油井产液量曲线的异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值进一步包括：

根据所述真实极小值和真实极大值筛选出油井产液量曲线中的异常信号；

确定油井产液量曲线中的异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述真实极小值和真实极大值筛选出油井产液量曲线中的异常信号进一步包括：

计算所述真实极小值和真实极大值之间的增幅；

判断所述增幅是否超过预设增幅阈值，若是，则将油井产液量曲线中对应所述真实极小值和真实极大值之间的曲线确定为异常信号。

7.一种油井见水的预警装置，包括：

查找模块，适于获取油井产液量数据，查找所述油井产液量数据的真实极小值和真实极大值；

确定模块，适于根据所述真实极小值和真实极大值确定与油井产液量数据对应的油井产液量曲线的异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值；

判断模块，适于判断所述异常信号的出现次数、异常信号的最小值和/或异常信号的最大值是否满足油井见水的预警条件；

预警模块，适于若判定出满足油井见水的预警条件，则进行油井见水预警。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述查找模块进一步适于：

对油井产液量数据进行降噪处理，得到与油井产液量数据对应的油井产液量曲线；

利用所述油井产液量曲线查找真实极小值和真实极大值。

9.一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的油井见水的预警方法对应的操作。

10.一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的油井见水的预警方法对应的操作。