遠程監(jiān)測抽油機井工況智能診斷技術.pdf

1、在抽油機井生產(chǎn)過程中，及時掌握抽油機井工況，實現(xiàn)抽油機井的遠程監(jiān)測和科學管理，是當前抽油機采油系統(tǒng)迫切需要解決的一個重大課題。隨著采油技術自動化發(fā)展的需要，我國部分油田已經(jīng)實現(xiàn)了抽油機井遠程監(jiān)測，可以實時獲得大量的油井生產(chǎn)數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)的工況診斷方法已經(jīng)不能滿足現(xiàn)場應用需求，論文在傳統(tǒng)工況診斷的基礎上研究了抽油機井工況智能診斷技術。通過對抽油桿柱單元體受力分析，建立了泵示功圖的計算模型，采用有限差分法求解該模型，研究了有限差分解的收斂條件

2、和阻尼系數(shù)的計算方法。 分析了抽油桿斷脫等十種故障產(chǎn)生的原因和相應的泵示功圖的主要形狀特征。通過對不變矩理論和泵示功圖形狀特征的研究，提取泵示功圖的七個不變矩、泵效、動液面、上沖程載荷增幅和下沖程載荷減幅作為抽油機井工況的特征參數(shù)，并對這十一個特征參數(shù)進行預處理，從而建立了抽油機井典型工況的特征參數(shù)樣本庫。研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結構、BP算法的改進、網(wǎng)絡的泛化能力、網(wǎng)絡的集成和網(wǎng)絡參數(shù)的設置，將在故障診斷領域廣泛使用的BP神經(jīng)

3、網(wǎng)絡應用于抽油機井工況智能診斷。為了提高抽油機井工況診斷系統(tǒng)的精度，本文采用四個子網(wǎng)絡集成的方式來設計診斷模型，分別采用經(jīng)驗公式法、舍棄部分隱層神經(jīng)元法、離散系數(shù)法和灰色關聯(lián)分析法來設計四個子網(wǎng)絡隱層節(jié)點數(shù)。根據(jù)理論研究，采用Visual Basic 6.0完成了遠程監(jiān)測抽油機井工況智能診斷軟件的設計和訓練，采用油井的實測數(shù)據(jù)對軟件進行測試，測試結果表明該方法是一種切實可行的智能診斷方法，遠程監(jiān)測抽油機井工況智能診斷技術的研究具有一定的