基于北斗卫星的直井杆式抽油机位移载荷传输及其智能分析

发布时间：2017-03-26 01:12

  本文关键词：基于北斗卫星的直井杆式抽油机位移载荷传输及其智能分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：石油是关乎国家经济命脉的重要资源,在国内外对于直井的原油开采中,有杆泵抽油是主要的采油方式。然而杆式抽油机工作环境恶劣,井下工况复杂,导致抽油机在采油过程中工况故障时有发生,这不仅会降低油井产液量,严重时甚至会导致生产事故,造成极大的经济损失。因此,抽油机故障及时排查,确保抽油设备正常运行,对于保障油田生产及运营具有重要意义。然而,在我国大多数油田仍使用人工工况诊断方法,这已经无法满足油田生产发展需要。同时,基于抽油机光杆位移、载荷数据形成的示功图能够直接反应抽油机工作状况,如何开展示功图的智能分析,查找抽油机工况故障,已经成为油田采油系统亟需解决的问题。我国自主研发的北斗卫星导航系统是继GPS、GLONASS之后全球第三个成熟的卫星导航定位系统。它区别于其它系统的最大优势在于它所拥有的短报文通信功能,能够为用户与用户、用户与地面中心站之间提供每次最多120个汉字或1680比特的数据传输通信服务。基于该北斗短报文通信技术,项目研发了北斗卫星油井数据传输系统。系统从悬点处采集光杆位移、载荷等生产数据,经北斗卫星传输到远端油田指挥中心,并将数据存储在指挥中心数据库中以供研究。然而,该系统仅能实现生产数据的采集、传输与共享,缺乏对数据的处理分析功能。据此,本文拟开发一套智能诊断系统,在将位移、载荷数据可视化为油井示功图基础上,再利用专家系统对示功图进行分析,实现抽油机工况故障的智能诊断。根据抽油机、抽油泵的工作原理以及示功图的形成原因,文章分析了几种典型抽油机工况故障条件下形成示功图的几何图形特征,提出了新的示功图特征值提取方式。通过“分区域面积法”研究了示功图各区域面积、曲率、斜率的变化规律,为智能诊断算法的建立奠定了基础。智能诊断算法研究中,选择更适用于油田领域的专家系统诊断算法对位移、载荷数据进行智能分析。前人利用专家系统对位移、载荷的分析研究,往往只针对示功图面积特征或者曲率特征进行单一分析,这种研究结论较为片面,且设计出的诊断系统往往只适用于单口油井的故障诊断。本文在前人研究基础上,运用专家系统理论,基于改进的特征值提取方式,综合考虑示功图面积、曲线斜率、曲率等特征值建立专家系统规则库。通过油井产液量方法研究,计算每个示功图对应的油井极限产液量,同时总结油田专家对于不同工况故障的应对措施,将规则库、油井极限产液量、故障应对措施按照故障类型分类,构建专家系统知识库。推理机的构建使用基于面积、曲线斜率的二次诊断筛选机制,结合示功图特征规则库,实现抽油机故障的智能诊断分析。最后论文利用Java Web技术设计开发了油井示功图智能诊断系统。基于北斗卫星传输的位移、载荷数据,将其可视化为油井示功图,并利用构建的专家系统智能算法实现位移、载荷数据的智能分析,可得出抽油机工况故障,并计算该油井产液量。同时,可为用户提供相应的故障应对措施。系统满足不同油井的故障诊断,具有一定普适性。通过性能测试表明,系统可较准确地诊断抽油机各种工况故障。
【关键词】：北斗卫星 示功图 有杆泵抽油机 智能诊断算法 专家系统
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TE933.1
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-18
• 1.1 选题背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 数据传输国内外研究现状12-13
• 1.2.2 示功图诊断国内外研究现状13-16
• 1.3 研究内容与论文结构16-18
• 1.3.1 研究内容16-17
• 1.3.2 论文结构17-18
• 第2章 北斗卫星位移载荷数据传输18-23
• 2.1 北斗卫星数据传输模式18-19
• 2.2 北斗卫星油井数据传输系统19-23
• 第3章 位移载荷智能分析23-56
• 3.1 示功图诊断分析基础23-38
• 3.1.1 油田采油方式23-24
• 3.1.2 抽油泵工作原理24-27
• 3.1.3 示功图27-29
• 3.1.4 典型示功图特征29-38
• 3.2 智能诊断专家系统38-56
• 3.2.1 专家系统38-40
• 3.2.2 知识库40-47
• 3.2.3 推理机47-51
• 3.2.4 专家系统算法实现51-56
• 第4章 智能诊断系统设计与实现56-65
• 4.1 系统设计56-60
• 4.1.1 结构设计56-58
• 4.1.2 功能设计58-59
• 4.1.3 界面设计59-60
• 4.2 系统实现60-62
• 4.2.1 系统开发环境60-61
• 4.2.2 系统开发关键技术61-62
• 4.3 诊断性能测试62-65
• 第5章 结论与展望65-67
• 5.1 主要工作与结论65
• 5.2 存在问题与下一步工作65-67
• 参考文献67-70
• 作者简介及在学期间所取得的科研成果70-71
• 致谢71

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