在油气生产过程中,参数设置的不合理会增加设备的故障率并影响产量。本文针对我国煤层气生产过程,综合考虑工况参数特征,提出了一种基于BP神经网络的电潜螺杆泵工况诊断方法,实验表明,该方法诊断准确率高,可实现对电潜螺杆泵工况实时快速有效的诊断。我国煤层气藏普遍存在的低渗、低压、低饱和度的地质特征,在生产过程中制定合理的排采生产制度能够在一定程度上减少储层的伤害,是生产井保持稳定生产,增加产能的重要手段。近年来,使用电潜泵和螺杆泵结合起来的电潜螺杆泵举升工艺在采油行业得到了推广,极大消除了传统举升设备的限制,十分满足煤层气排采对举升工艺的需求。为保证煤层气井对安全、精细和高效排采生产的需求,本文首先根据历史生产数据建立专题数据库,基于最近邻模式匹配的方法,建立了煤层气排采生产制度优化模型;然后对常用的排水采气工艺及其在煤层气生产上的应用进行了分析,并建立了相应的评价指标,利用隶属度函数建立了煤层气排采工艺模式的优选模型;最后,通过借鉴地面驱动螺杆泵故障情况的类型和特点,分析总结了电潜螺杆泵系统的典型故障工况,利用BP神经网络建立了电潜螺杆泵排采故障工况诊断的模型,并开发了相应的软件功能模块,实现了在线监控和实时工况诊断的功能。