潜油电泵具有高效、大排量、高扬程的优点,在非自喷高产井、高含水井中能发挥重要作用,是油田实现高产稳产的必要手段之一,也成为油田能耗的重要组成部分,而且各油田基本都步入开发的后期,故障问题越来越多。如何有效减少损坏的数量及规模显得尤其重要,本文关于潜油电泵工况分析与预测技术的研究就是基于有效识别故障这个目的展开的。本文先综合了潜油电泵井的各类故障及原因,然后以模糊综合评价法、基于PSO-BP算法的电流曲线故障识别、工况点及憋压预警分析三方面为主要研究内容,建立了多角度的潜油电泵工况分析方法。采用模糊评判预警法,能根据油井生产数据的变化趋势去计算故障发生的概率。基于PSO-BP算法的模糊神经网络的电流曲线故障识别方法可以通过对样本的训练,对于给定的电流曲线智能匹配最可能的故障类型。工况点预警分析主要是通过对每口潜油电泵井定时进行工况点位置监控和根据工况点的变化趋势分析目前工况和采取下一步措施;憋压实验预测潜油电泵井的躺井时间,结合其他泵参数判断潜油电泵井的故障,推测出现的工况。