有杆抽油系统理论示功图的编制

由于抽油井的工作条件十分复杂，影响抽油井的泵系数的因素也很多，使得反映深井泵系统工作状况的示功图形状变化较大，奇形怪状各不相同。为了便于分析，常在实测示功图上绘制出理论示功图进行对比分析。因此理论示功图就成了实测示功图的解释基础。本文介绍了有杆抽油系统理论杀功图的分析及其绘制，它为有杆泵的工况分析提供了必要的参数。     

不停机动力仪

动力仪是记录有杆泵光杆负荷变化的仪器。它所测得的示功图在抽油井管理中是分析抽油设备工作状况,特别是判断井下设备故障的不可缺少的第一性资料。目前,国内各油田所用CY611型水力动力仪,在使用中操作上存在的主要问题是必须把抽油机停下,并卸去光杆负荷后,才能将仪器安装在悬绳器上。而停机和卸荷操作最少需要二人配合进行,不仅操作麻烦,而且不安全。卸荷时,卡瓦还会损坏光杆,易将井口盘根拉坏,造成漏油。另外,在有些井上由于停抽所测得的示功图不能真实反映停抽前油井生产情况。     

有杆抽油系统故障递阶诊断的故障分辨研究

有杆抽油系统工况极其恶劣,发生故障的概率较高。针对有杆抽油系统的特点及其故障诊断目前存在的问
题,提出基于示功图的有杆抽油系统故障递阶诊断法,该方法分为故障分辨和故障识别两个阶段,即首先在故障分辨
阶段根据正常（或平稳状态）样本的统计规律把示功图分为故障类和非故障类;然后采用基于示功图的有杆抽油系统
故障识别的搜索树方法,对故障样本进行故障类型的识别。它提高了故障诊断系统的故障诊断性能,且不需要建立和
求解有杆抽油系统力学模型,也不存在训练集问题,并能反映出有杆抽油系统自身的基本特征。故障分辨过程包括：
在训练阶段,t 检验剔除异常数据后,通过X2拟合优度检验确定样本的随机分布形式及其参数,进而计算出正常区域
和故障区域;在分辨阶段,根据测试样本是否有特征量落入故障区域来判断其分类。实例表明故障分辨过程能从大量
的数据中筛选出故障样本,分辨的正确率比较高;训练样本的统计规律能反映油井实时的生产状况。     

基于不变矩的示功图故障诊断方法研究

以抽油机井示功图为例,提出了基于不变矩的示功图故障诊断方法。首先对示功图进行二值化和细化处理。接着计算示功图不变矩。最后将不变矩作为特征向量来诊断抽油机井的故障类型。结果表明,该方法可以有效地分析出抽油机井的常见故障。     

应用模式识别技术实现抽油机井下故障的自动诊断

本文将模式识别技术应用于抽油井井下故障诊断,以达到对泵示功图定量分析的目的。作者提取和选择出反映示功图形状的四个特征:圆形度、细长度、散射度和凹性度,这四个特征满足特征不变量要求。在几种典型故障示功图样本训练集的基础上,基于距离这一判别函数对井下故障进行分类决策,实例表明,特征向量是稳定和有效的。     

基于CNN卷积神经网络的示功图诊断技术

抽油机井示功图能够直接反映油井生产运行的情况,对其进行分析和研究是进行油井工况分析、参数优化最直接、最有效的手段。通过对油井参数及示功图进行数字化描述,结合卷积神经网络技术,建立示功图诊断模型并开发计算程序,实现对抽油机井工况的智能诊断。测试结果表明,该模型对供液不足、气体影响、偏磨、盘根紧等常见工况的诊断识别正确率达到89. 3%,具有较高的诊断精度,为油井工况分析和生产优化的有效技术手段。     

示功图诊断技术在油田生产管理中的应用

示功图的计算机诊断技术是六十年代采油工程上重大成果之一。目前,这项技术在美国、加拿大、等国,已作为检测抽油系统工况不可缺少的手段之一,在油田生产管理中被广泛地应用着。油井示功图它不仅能在不停产的情况下取得大量有用的数据,简化了井下直接测试工作,而且能随时监控油井动态,使之在最佳工作方式下生产,为最优化抽油技术和抽油井监测与控制管理阶段开辟了道路。     

基于稀疏自编码神经网络的抽油机井故障诊断

针对传统示功图识别方法对抽油机井进行故障诊断存在人工选取示功图几何特征,识别准确度低等问题,提出一种基于稀疏自编码神经网络的示功图智能识别模型。采用无监督学习方式的稀疏自编码器构建特征学习网络自动提取无标签示功图训练集图像特征,然后采用有标签示功图训练集对softmax分类器进行有监督训练,最后通过稀疏自编码神经网络对学习到的有标签示功图测试集特征进行分类并给出故障诊断结果。结果表明,将稀疏自编码神经网络应用于示功图识别,测试准确度能够达到99.44%,优于其它分类模型。稀疏自编码神经网络直接从像素层面提取所需要的特征,不需要人为选定设计特征,为提高示功图识别准确度提供了帮助,进而解决了抽油机井故障难以准确诊断的难题。     

油井异常示功图智能甄别模型研究与应用

针对油田现场远程在线实时监测示功图异常、无法正常进行油井工况诊断与分析或诊断结果错误等问题,通过对示功图形成原理的分析,研究了示功图形成的4个阶段可能出现载荷与位移的异常情况,通过特征分析,提取了异常示功图的特征值,建立了示功图甄别模型,并编制了甄别软件。经J油田32井次的油井示功图甄别应用,有10井次的示功图异常,反馈给油田现场更换测试设备重新检测,并进行了示功图的对比检验,验证了甄别结果的准确性,符合率为100%,表明油井实时监测示功图智能甄别模型的研究能够为油田现场实时分析示功图数据的真伪、及时发现示功图测量仪器故障提供了手段,为提高油井工况诊断和分析的准确性提供了理论与技术支持,提升了油井智能化管理水平。     

基于八链码形状匹配的抽油机井地面示功图凡尔开闭点识别

示功图凡尔开闭点的精准识别对抽油机井工况诊断、功图计产具有重要意义。针对目前示功图凡尔开闭点识别研究局限性,结合大数据环境下抽油机井生产特点,为进一步提高示功图凡尔开闭点识别精准性和实用性,提出一种基于八方向链码形状匹配的抽油机井地面示功图凡尔开闭点识别方法。首先对理论示功图和凡尔开闭点物理表示意义进行分析,用自定义的八方向链码对预处理后的地面示功图进行轮廓提取,再建立形状匹配库,在设定的迭代次数内进行轮廓光滑和链码压缩直至形状匹配成功,最后根据匹配形状定位规则定位凡尔开闭点。应用该方法对胜利油田某区块1650个地面示功图进行凡尔开闭点识别,并将定位的凡尔开闭点运用于60口抽油机井11种工况的识别,基于该方法的识别效果比已有的基于四方向链码多边形近似凡尔开闭点识别方法提高了近1%。结果表明精确识别凡尔开闭点有利于提高抽油机井的故障诊断率和产液量功图计算精准率,从而验证了该方法的有效性。     

水库取水泵站优化设计探讨

调节水泵转速是水库取水泵站节能的有效方法。本文根据水库水位经常变化的特点,提出了泵站多年平均装置效率计算方法,以年费用最小法建立了水库取水泵站优化设计的数学模型,给出了计算方法,并附有算例。     

智能化抽油系统

从智能化抽油系统的工作原理、系统设计、室内实验和油田现场试验等方面进行了研究 .室内实验分析了粘度、孔径比、冲次和上下冲程速比对抽油系统泵效的影响 .结果表明 ,在调节抽油机冲次的同时调节抽油机上下冲程速比比仅调节冲次对抽油系统泵效影响更为明显 ,并指出上下冲程速比不能调得太高 ,以 Vr ≤ 2为宜 .经克拉玛依油田 5口油井现场试验表明 ,在采油生产中应用智能化抽油系统 ,单井平均增产达 33.86% ,单井平均节能达 1 9.2 7% .冲次和上下冲程速比无级调节 ,抽空控制简单易行 ,减轻了工人劳动强度 ,提高了劳动生产率 ,最终提高了抽油系统的系统效率 .     

关于正则语言的泵引理

通常关于正则语言的泵引理，常被用来证明某些特殊的语言不是正则语言，但这种论证方法对有些非正则语言不能适用，本文介绍几个广义的泵引理，它们不仅可解决通常的引理所能解决的问题，也可解决通常泵引理不能解决的问题。     

橡胶微粒对混凝土可泵性的影响

针对橡胶集料混凝土的可泵性进行了试验研究,通过压力泌水、坍落细度以及倒坍落筒相结合的试验方法第1次探讨了不同量的橡胶微粒掺入对混凝土可泵性指标压力泌水、屈服剪应力、塑性粘度的影响。通过对试验结果的研究,得知在本试验条件下,橡胶微粒掺量小于100 kg.m-3适宜泵送,同时还可改善混凝土的压力泌水性能。     

抽油机平衡的若干问题之讨论

讨论了游梁抽油机的平衡准则与二次平衡问题，认为均方根扭矩最小准则有时不如上下冲程峰值扭矩相等准则的平衡效果好，提供了均方根扭矩与平衡参数的关系式．文章证明了［２］所提供的平衡新方法与均方根扭矩最小准则等价，论证了欠平衡比过平衡节能．指出二次平衡并不是新概念，讨论了二次平衡应考虑的问题．文章最后就液压抽油机的功率回收平衡方式发表了看法．     

车载式抽油技术的应用与分析

阐述了车载式抽油技术的设备结构、工作原理、技术参数，施工工艺．实践表明，该项技术不仅适用于老油田低产、低能井和边缘井的挖潜增效，而且适用于探井抽汲求产、注水井降压增注和新井投产排液解堵，同时也为低渗油田的开发方向提供了一条新的途径     

空区膏体充填泵送特性及减阻试验研究

基于管流流动基本理论,对空区充填用膏体的水平环形试验管路流动阻力进行了理论分析.为了检验理论分析结果的正确性和外加剂对减少膏体泵送阻力的作用,在现场90 m的水平环形管路中进行了由混凝土泵驱动的充填膏体输送阻力试验.结果表明,该充填膏体可以划归为宾汉姆流变体,基于宾汉姆流变体理论取得的公式能够预计膏体输送过程中的泵压损失,提供试验的泵送外加剂能够显著地降低膏体的泵送阻力.图4,表1,参16.