基于磁记忆技术的退役抽油杆剩余寿命评估

发布时间：2017-03-18 13:01

  本文关键词：基于磁记忆技术的退役抽油杆剩余寿命评估，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目前,在众多的采油方式中,有杆抽油所占的比重很大,一旦抽油杆发生断脱事故,整个油井将被迫停产。因此,油田一般在抽油杆达到使用期限后即进行更换,更换下的抽油杆除了少数弯曲变形较严重不能修复外,多数仍是可以修复的。目前可再制造性检测手段缺失,大多以目测为主,导致修复率偏低,很多经再制造可以修复的毛坯被直接报废。因此,需要对再制造毛坯进行筛选,而剩余寿命将直接决定其是否具有再制造价值。为此,本文提出一种用于退役抽油杆剩余寿命评估的方法,对再制造毛坯筛选有重要的指导意义和工程实用价值。本文通过COMSOL模拟磁记忆检测机理,通过疲劳拉-拉试验研究磁记忆信号的变化规律,并利用参数优化的支持向量机模型预测剩余寿命。具体来说,本文主要在以下几个方面展开了探索和研究:基于力-磁耦合模型,运用COMSOL有限元软件模拟磁记忆检测机理,通过静磁学分析和应力磁场分析分别模拟仅在地磁场作用下的漏磁场分布和在应力及地磁场共同作用下的漏磁场分布,对比验证了力磁效应。通过对预制沟槽抽油杆试件的拉-拉疲劳试验,利用磁记忆检测仪在线测量试件表面的磁记忆信号,研究了磁记忆信号在不同循环次数下的变化规律;并提取了切向幅值、法向峰峰值和切向法向合成磁场梯度最大值指标,研究表明三种特征值与疲劳寿命之间存在着对应关系。在此基础上,进一步提取了表征疲劳损伤的特征值:切向平均波动能量、法向平均波动能量、切向梯度极限状态系数和法向区域信号强度变化率。将上述特征值作为支持向量机模型的输入,将百分比归一化的退役抽油杆使用寿命作为模型的输出值,建立了基于支持向量机的疲劳寿命预测模型,结果表明预测值与实测值具有较好的分布趋势。同时探讨了支持向量机参数对预测精度的影响。为了提高预测精度,分别利用遗传算法、粒子群优化算法和网格寻优法对支持向量机核参数和惩罚因子进行优化,基于优化后的支持向量机模型预测精度大大提高,能够满足工程需求。并提出了一种评估特征值贡献度的方法。
【关键词】：退役抽油杆 寿命评估 支持向量机 磁记忆技术
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TE933.2
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 选题目的及研究意义9
• 1.2 国内外研究与发展现状9-13
• 1.2.1 剩余寿命评估方法研究现状9-11
• 1.2.2 退役抽油杆检测研究现状11-13
• 1.3 课题研究的内容13-15
• 第二章 磁记忆检测机理与仿真分析15-24
• 2.1 磁记忆检测原理15-16
• 2.2 COMSOL仿真软件简介16
• 2.3 仿真原理16-18
• 2.3.1 力磁耦合关系模型16-17
• 2.3.2 仿真思路及流程17-18
• 2.4 有限元模型建立及网格划分18-19
• 2.4.1 模型的建立18
• 2.4.2 网格划分18-19
• 2.5 仿真结果分析19-23
• 2.5.1 静磁学分析19-20
• 2.5.2 应力磁场分析20-23
• 2.6 本章小结23-24
• 第三章 退役抽油杆疲劳损伤检测的试验研究24-35
• 3.1 试验设备及检测方案24-26
• 3.1.1 试件准备24-25
• 3.1.2 试验仪器25-26
• 3.1.3 试验方案26
• 3.2 试验结果26-30
• 3.2.1 加载前后磁信号的变化27-28
• 3.2.2 循环过程中磁信号变化28-29
• 3.2.3 断裂前后磁记忆信号变化29-30
• 3.3 结果分析与讨论30-33
• 3.4 本章小结33-35
• 第四章 支持向量机模型的建立与寿命评估35-45
• 4.1 支持向量机机理35-36
• 4.2 特征参量提取36-40
• 4.3 支持向量机模型的验证40-42
• 4.4 参数对支持向量机预测精度的影响42-43
• 4.5 本章小结43-45
• 第五章 基于优化参数的支持向量机预测抽油杆剩余寿命45-56
• 5.1 参数优化45-51
• 5.1.1 基于遗传算法的支持向量机参数优化45-47
• 5.1.2 基于粒子群优化算法的支持向量机参数优化47-49
• 5.1.3 基于网格寻优的支持向量机参数优化49-51
• 5.2 退役抽油杆剩余寿命预测51-53
• 5.2.1 基于GA-SVM的剩余寿命预测51-52
• 5.2.2 基于PSO-SVM的剩余寿命预测52
• 5.2.3 基于Grid Search-SVM的剩余寿命预测52-53
• 5.3 四种预测对比分析53-54
• 5.4 特征值对寿命预测的敏感度分析54-55
• 5.5 本章小结55-56
• 结论56-58
• 参考文献58-63
• 作者简介、发表文章及研究成果目录63-65
• 致谢65-66

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