基于井口参数的潜油电泵工况诊断系统研究

来源 :中国石油大学(华东) | 被引量 : 0次 | 上传用户:songchanglei
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本文针对油田现场分散不易管理、井下潜油电泵运行环境复杂、工况诊断仪成本高、电流卡片法判断不全面的特点,结合新型研制的管式油井流量计实时计量气液产量和油压的特点,提出了基于井口电参数与生产参数的潜油电泵实时工况诊断方法,从井上参数反映井下的生产状态、设备故障、油藏情况。论文的主要工作和研究成果如下:综合区块多井的井口电参数与生产参数的历史数据以及油井的其它额定工艺参数,分析潜油电泵各工况的不同特征,完成了工况诊断系统的总体设计。完成了潜油电泵多源信号采集。采用RTU(Remote Terminal Unit)实现了井口电参数与生产参数的实时采集与4G无线远传,搜集并录入油井工艺参数及历史数据,为潜油电泵工况诊断提供了数据基础。结合油井额定工艺参数及历史数据,采用特征匹配与先验知识相结合的方法,提出了基于井口电参数与生产参数的潜油电泵工况诊断方法,完成了工况诊断算法及软件设计。采用均值、方差、偏离度、极值等简单时域特征实现了气体影响、气锁工况、大马拉小车、管柱漏失等7类简单工况的实时诊断。针对复杂工况,综合同一区域不同井、本井的历史工况特征,作为该井的初始标准工况特征,利用标准工况特征与实测信号进行互相关检测匹配,实现了气锁、供液不足等复杂工况的实时诊断。随着它井、本井的实时复杂工况的出现,通过递推最小二乘法实现了标准工况特征的自适应修正,实时更新工况特征库;结合动态灰色模型与相关分析法对复杂工况的电流数据进行预测,提前获知故障信息,有效防止了故障工况的进一步发展。采用多尺度变换减小了实时工况特征在幅值、时间尺度上引起的差异,提高了工况诊断识别率。在实验室和油田现场对工况诊断系统进行了测试,结果表明系统运行平稳,实现数据采集与4G远传。利用现有的工况数据进行离线测试,测试结果表明工况诊断识别率高达98%,所建立的预测模型能够有效的预测出故障工况。
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