陈
（燕山大学机械工程学院）
摘要：针对。
关键词：抽油机；实测电功率；特征参数；工况诊断；人工神经网络
1 引言
铌高
目前对于抽油机井工况的示功图诊断技术已有较多研究，通过示功图基本能够判断出油井的工作状况[1-2]。然而示功图的测量比较繁琐，因此人们提出了通过测量电参数直接判断油井工况的思想[3]。抽油机电参数是比较容易测得的物理量，并且当工况发生变化时，悬点载荷同样发生变化，进而引起电参数的变化，所以电参数与油井工况之间存在着必然的联系。
文献[3]只是对基于实测电参数的油井工况诊断技术给出了定性分析，并没有建立相应的模型。笔者通过统计分析，得到了不同工况实测电功率曲线的变化规律，并建立了描述油井工况的电功率曲线特征参数计算模型。
2 不同工况电功率曲线特征
本文根据某油田数千口油井的实测数据，通过统计分析，将油井不同工况的电功率曲线分类，并与正常工况电功率曲线进行对比，得到了不同工况的电功率曲线特征及描述其特征的参数计算模型。各种工况的电功率曲线特征及其计算模型分别如下。
2.1 正常工况电功率曲线特征
对于正常工作的油井，上冲程时，抽油机在电动机和平衡块的共同作用下提升杆柱；下冲程时，电动机的能量一部分克服悬点载荷，一部分存储在平衡块中。功率曲线如图1所示。功率曲线在上冲程和下冲程分别有一个峰值，对于平衡度较好的抽油机，电动机在抽油机上冲程和下冲程时所做的功一致，其两个峰值的比值在0.8~1.2之间。
图1 正常工况电功率曲线特征
电子灯丝
2.2 供液不足电功率曲线特征
供液不足时，抽油机下冲程悬点载荷无法立即卸载，而是经过一段时间后才开始卸载。通过统计分析，发现电动机功率曲线在抽油机下冲程时发生突变，为便于对电功率曲线特征做统计分析，将电功率及曲柄转角做归一化处理，图2为供液不足电功率归一化曲线。二氧化硅抛光液
图2 供液不足电功率归一化图形
从图中可以看到，电功率曲线在曲柄转角归一化横坐标区间(0.8,0.9)内有一明显的突变。
图3为电功率的斜率曲线，从斜率曲线可以看到在功率曲线突变处的斜率明显高于其它点。
图3 供液不足电功率斜率
通过分析实测电功率与悬点示功图，发现电功率发生突变的位置与悬点载荷延迟卸载的位置正好对应，可见电功率在此发生的突变的确是悬点载荷延迟卸载引起的。根据其特征，首先判断电功率曲线斜率的最大值是否在曲柄转角的归一化横坐标区间(0.6,0.9)内，用特征参数TZ1表示，值为1或0；其次计算斜率最大值与平均功率的差值，将此差值与斜率最大值的比值记为特征参数TZ2。
供液不足的判断依据为.
(1)
式中 TZ2min1q110——设定的边界值，根据该油田所给油井数据，统计计算得该值为0.66。
2.3 柱塞上碰泵电功率曲线特征
在抽油机上冲程结束时，由于柱塞突然撞击泵筒，泵筒给柱塞一个冲击载荷。通过统计分析，发现在上冲程对应曲柄转角归一化横坐标区间(0.4,0.5)内，电功率产生了一个尖峰，如图4所示。而正常工况的电功率曲线在该区间内比较光滑。
图4 上碰泵电功率归一化图形
从电功率的斜率曲线上更能清楚得看到此突变处的斜率明显高于其它点，如图5所示。
图5 上碰泵电功率斜率
根据其特征，首先判断功率曲线斜率的最大值是否在曲柄转角的归一化横坐标区间(0.4,0.5)内，用特征参数TZ3表示，值为1或0；其次用特征值TZ2描述该斜率最大值与平均斜率的关系。
上碰泵的判断依据为
(2)
式中 TZ2min2——设定的边界值，根据该油田所给油井数据，统计计算得该值为0.5。
2.4 柱塞卡死电功率曲线特征
通过统计分析，柱塞卡死时，电动机的功率曲线总体呈现出先升高后下降的趋势，功率最大值出现在上死点附近，如图6所示。
图6 柱塞卡死电功率归一化图形
图7为柱塞卡死时的电功率斜率曲线，从图中可以看到，在上冲程时，斜率大部分为正值，而下冲程时，斜率大部分为负值。
图7 柱塞卡死电功率斜率
根据其特征，将上冲程功率曲线的斜率大于零的点与总点数的比值设为特征参数TZ4，将下冲程功率曲线斜率小于零的点与总点数的比值设为特征参数TZ5。
柱塞卡死的判断依据为
(3)
式中 TZ4min——设定的边界值，根据该油田所给油井数据，统计计算得该值为0.4。
TZ5min——设定的边界值，根据该油田所给油井数据，统计计算得该值为0.38。
2.4 抽油杆断脱电功率曲线特征
通过统计分析发现，当抽油杆断脱时，电动机的平均功率都比较低，将电动机平均功率与额定功率的比值TZ6设为抽油杆断脱的电功率曲线特征参数。
抽油杆断脱的判断依据为
(4)
式中 TZ6max——设定的边界值，根据该油田所给油井数据，统计计算得该值为0.2。
3油井工况诊断实例分析
4 结论
(1)综合考虑抽油机平衡方式、传动效率、运动件惯性对系统动态参数的影响，基于地面传动装置等效动力学模型，建立了悬点载荷与实测电功率之间关系的仿真模型；以悬点载荷扭矩误差平方和最小为优化设计的目标函数，建立了悬点载荷扭矩的优化模型，建立了以傅里叶级数形式表示的悬点载荷仿真模。
(2)本文拟合得到的悬点示功图与实测示功图对比表明，两曲线相对误差在±10%以内。基于最小二乘拟合原理提出的计算悬点示功图的仿真算法具有较高的仿真精度，并且在悬点上、下死点收敛，能够满足工程实际要求。
(3)通过对比优化前后的拟合示功图，可以看到优化悬点载荷扭矩可以提高示功图的拟合精度，利用电功率对示功图进行仿真计算时有必要对悬点载荷扭矩进行优化。
参 考 文 献
[1] 韩国庆，吴晓东，毛凤英，等. 示功图识别技术在有杆泵工况诊断中的应用[J]. 石油钻采工艺，2003，25（5）：70-74.
[2] 冯娜娜. psho抽油机井泵况智能诊断方法研究[D]. 秦皇岛：燕山大学硕士学位论文，2006：57-66.
[3] 赵海涛，史明义，檀朝东，等. 抽油机井综合利用多元数据进行工况诊断的研究[J]. 中国石油和化工，2009（3）：48-50.S G Gibbs.
[4] 李虎君，张继芬，支连友. 利用抽油机井实测功率曲线预测示功图[J]. 大庆石油地质与开发，变压器油泵1991，10（4）：64-67.
[9] 董世民. 抽油机井动态参数计算机仿真与系统优化[M]. 北京: 石油工业出版社，2003：52-58.
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议