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ZigBee技术的石油开采过程的远程监控系统

设计了一种基于ZigBee无线通信技术的石油开采远程监测系统:在油井现场组建的ZigBee网络采集抽油机工况;采集数据通过3G网络传输到远端的监控中心,并依此实现对抽油机工况远程实时监控和异常状况预报。该系统通过专家系统模型对抽油机示功图数据进行分析对比判断抽油机的工况。     

基于电功图的抽油机井工况诊断模型

针对目前缺乏典型工况特征的电功图图集而导致电功图资料无法被充分应用、采油生产系统实时工况诊断难等问题,考虑曲柄实际角速度、四连杆的惯性、摩擦等因素,推导基于光杆示功图的电功图计算模型,建立13种油井工况下的典型电功图特征图集和基于特征值的电功图工况诊断模型,并编制工况诊断软件。经现场5口油井功图计算检验,结果表明:实测电功图与计算电功图的上、下冲程功率峰值、功率的极差、平均功率的平均相对误差分别为1.74%、3.89%、2.96%、1.74%。经现场6口油井电功图的工况诊断检验,该井下工况诊断结果与示功图诊断结果一致,表明基于电功图的抽油机井工况诊断模型准确率高,能为抽油机井采油系统智能分析和优化决策提供技术支持。     

油井工况智能监测与风险防控技术研究

为了实现油井工况的自动评估与智能管理,达到防范风险的目标,基于深度学习技术建立了油井工况智能监测与风险防控方法.将实际油田数万条示功图数据整理为卷积神经网络模型的训练集,并基于该训练集,利用监督误差反向传播算法对基于卷积神经网络模型的示功图识别模型进行了训练和测试.结果表明,基于深度学习技术的示功图识别模型的准确度达到95%以上.研究成果应用于国内某油田,采油系统效率总体提升2.67%,工况合格率提升11%,防范风险成功率提高60%.研究成果为同类油田提供了一定的技术借鉴.     

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。     

基于悬点示功图的油井产量动态测量技术研究

针对油井有杆抽油系统无法实现产量连续监测的问题，提出了基于悬点示功图油井产量动态测量方法：首先，基于悬点示功图建立泵示功图模型，然后根据泵示功图计算泵有效冲程，最后动态计算油井实时产量．应用该方法对两口油井的产液量进行了计算，相对误差分别为5．93％和6．87％，研究结果表明，该方法计算较为准确，可以为油井产量动态监测提供参考．     

集散式油井动液面监测井场集中监控器研制

对于低渗、超低渗油田,特别是丛式井场和大井组油井,油井连续实时监测需每一口油井安装一台固定式连续动液面监测仪,致使油井投资成本过高而难以实施,为此研制了一种集散式动液面监测井场集中监控器。硬件基于STM32F429嵌入式系统,软件采用RT-thread实时操作系统,以自定义协议进行通信,RS485总线连接多井口监测仪表进行测量同步控制及多路监测实时数据读取,通过4G网络传输至监测分析平台进行数据解析与实时计算。现场应用表明,该井场集中监控器能有效降低油井动液面监测生产成本,提高油井动液面连续实时监测的准确性与可靠性,在数字化智能油田建设与油田开发生产中具有典型应用价值。     

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。     

抽油机远程诊断系统开发

当前油田抽油机控制主要是依据人工观察油井参数来调控抽油机,不能智能地给出诊断结果。系统首先进行油井悬点载荷、位移的远程采集传输。然后对定向井地面示功图基于特征分析进行故障诊断,然后对抽油杆建立三维力学模型,摩擦系数等参数可以根据含水率进行实时动态调整,保证了基础参数的准确性,再次对故障进行确认,提取柱塞的有效冲程,计算泵效。系统采用VB语言编制,实际测试表明,该系统能较准确地判断典型故障模式,合理预测油井产量。     

基于标准误差算法的油井工况识别技术研究

抽油机示功图包含了大量的采油设备状态、采油工艺和采油工况的多维信息特征。如何精确地、快速地、方便地识别这些重要信息对指导油井设备的安全可靠运行、采油工艺的改进、实时监测采油工况具有非常重大的现实意义。提出了基于标准误差算法的油井工况识别方法,并建立了标准误差匹配算法的数学模型。首次提出匹配算法和图形差异程度具有关联性的论点,并对标准误差算法和经典匹配算法的可靠性进行了详细的对比研究,研究结果表明标准误差匹配算法和图形差异程度具有极高的关联性,并且标准误差算法的可靠性要优于目前广泛应用的经典匹配算法。通过对大量示功图的识别表明,基于标准误差匹配算法具有非常高的识别可靠性。特别是对微小差别的示功图具有极高的识别精度。     

泵示功图单井自动量油技术研究

以井下泵示功图为基础,结合油井工况自动诊断技术,通过封闭曲线的曲率确定有杆抽油系统深井泵的游动阀、固定阀的开启点和关闭点,从而提出了有杆抽油系统单井自动量油的理论及其数学模型.经油田现场实测资料验证,以该理论为核心的泵示功图单井自动量油技术计算的产油量与实际产油量的平均相对误差为8.93%,最大相对误差为20.26%,最小相对误差为0.07%,相对误差在15%以内的井占85.71%.因此,利用该方法中封闭曲线的曲率来确定泵示功图的4个凡尔开闭点的方案是可行的,用于有杆抽油系统的单井自动量油具有实际的工程应用价值,该技术已应用于游梁式有杆抽油泵采油井自动监测系统中.     

抽油机井系统动态实时分析模型

针对传统示功图测试方法的不足,根据电机直接转矩控制理论和抽油机运动学、动力学原理,建立抽油机井系统动态实时分析模型.该模型根据油井实测电流、电压计算电机的输出扭矩,结合抽油机动力传递过程和减速箱的平衡原理,计算减速箱的净扭矩和油井负荷扭矩,根据抽油机的扭矩因数,计算得到光杆示功图.实例分析表明,油井电参数测量是一种高精度可靠的测量手段,利用所建模型计算得到的扭矩曲线及示功图与现场实际资料吻合较好,很好地反映了抽油机井的运行状况,可实现油井系统动态实时分析.     

灰色理论在有杆抽油井故障诊断中的应用

针对油田有杆泵抽油井井下故障难以自动诊断的问题,文章提出了基于Matlab的网格法和灰色理论相结合的方法判断泵的工况种类,计算标准和实测示功图灰度矩阵的6个特征值,并建立其数据库及标准示功图特征值的灰关联度,根据灰关联度的大小判断两者之间的相似度,从而识别泵的工况种类。该方法有助于提高采油效率,实现远程采油控制智能化,建设数字油田。     

根据地面示功图对有杆泵故障自动诊断的理论研究

本文把模式识别方法与有杆泵抽油井的三维振动方程结合起来,提出了一种直接根据地面示功图对有杆抽油井井下故障进行自动诊断识别的数学模型,并进一步证明了该模型解的存在性和唯一性,这为直接利用地面示功图自动诊断有杆泵抽油井故障提供了理论依据。     

有杆泵抽油系统井下工况诊断的物元分析方法

根据油田实际生产中常用的“四点”分析法,结合曲线矩理论,提取示功图图形的不变曲线矩特征值作为特征参数向量.采用可拓理论中的物元分析方法建立标准工况类型的物元模型,将特征向量的量值拓展为区间值,通过关联函数计算待诊断示功图与标准工况类型的关联度并进行归一化处理.计算结果给出待诊断样本相对于各标准工况类型的发生程度,最大的关联度表示该类型工况的发生程度最大.实例验证了所提出的方法是合理可行的,符合实际生产需要.     

基于功图的油井动液面计算模型及应用

针对油井动液面实时监测困难和基于地面功图推算误差大的问题,以油井地面示功图为条件,运用一维带阻尼波动方程求解泵功图;并研究了泵功图曲线各点的曲率计算模型、固定阀和游动阀开闭点确定方法以及泵功图上下冲程载荷差的计算方法。结合井筒及环空流体压力分布计算相关式,建立了基于泵功图计算动液面深度的数学模型。经51口油井的计算分析,计算动液面深度与实测动液面深度的最大相对误差为14.84%,最小相对误差为0.48%,平均相对误差为3.61%;相对误差在10%以内的有48口,占计算总井次的94.1%。研究结果表明所建立的计算模型具有较高的精度,能够实现了油井动液面的实时、准确计量,提高了油井生产分析的及时性,有利于油田数字化和信息化建设。     

抽油井地面示功图的回归分析

运用多元统计分，结合理论研究成果和现场实际经验，对在抽油井现场收集的实测示功图进行了回归分析，给出了一种在正常稀油抽汲工况下预测示功图的方法。     

利用泵示功图的井口产液量计算

油田数字化已经成为石油企业的发展趋势,功图量油技术已经成为油田数字化的核心技术之一。通过确立有效冲程的概念,建立了曲率计算模型和阀开闭点的计算模型,提出了一套有效冲程、泵的漏失量及油管内混合物体积系数的计算方法,并阐述了计算的关键步骤。依据cq油田六口直井、16个井次的实测数据进行分析计算,计算产液量与实测产液量的平均误差为7.21%,85%以上的井次的相对误差在10%以内,基本满足抽油井井口产液量计算的要求。     

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。     

基于LabVIEW的油田注水泵状态监测系统

为了能够更加直观、方便的对油田注水泵运行状态进行监测,设计了基于LabVIEW的离线式油田注水泵状态监测系统。阐述了系统总体设计及硬件、软件设计思路,简单介绍了该系统几个主要模块的设计和构成。该系统在完成采集注水泵振动信息的基础上,可实时分析时域、频域信息,并通过故障诊断系统实时显示诊断结果。现场测试结果表明系统能够实现对注水泵运行状态的监测,故障诊断结果与现场维修结果相符。