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相似文献
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1.
运用多元统计分析理论,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.计算结果表明,这种方法预测出的几种具有代表性工况的系统效率均在现场实际公认的取值范围内,该方法可应用于抽油机的动力优化设计和分析.  相似文献   

2.
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。  相似文献   

3.
以专家经验及大量的现场实例为基础,应用模糊数学与人工神经网络技术理论,建立了有限个精选井下示功图的反向传播的神经网络示功图识别模型,该识别系统可初步用于对现场实测示功图进行识别诊断,性能基本稳定,能有效地诊断抽油机的故障类型。  相似文献   

4.
以专家经验及大量的现场实例为基础,应用模糊数学与人工神经网络技术理论,建立了有限个精选井下示功图和反向传播的神经网络示功图识别模型.该识别系统可初步用于对现场实测示功图进行识别诊断,性能基本稳定,能有效地诊断抽油机的故障类型.  相似文献   

5.
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。  相似文献   

6.
马涛 《科技信息》2011,(19):I0074-I0074,I0076
本文采用基于GPRS公网构建的无线网络,在该无线网路基础上设计了一种抽油井井口示功图数据采集和传输系统,并采用特定数学计算模型,对采集的示功图进行分析计算,最终得到抽油井的产液量;本文详细介绍了该系统的结构、组成和基本功能,并描述了所用到的关键技术。  相似文献   

7.
抽油设备的工作状况反应在示功图上。由于抽油井的情况较复杂,使实测示功图的形状各不相同,增加了故障分析的难度,分析容易出错。针对这一问题,分析了抽油机采油系统出故障时的示功图。对16种故障的典型示功图形状特征进行数学描述,得到了出故障时示功图特征;对特征相近的功图,给出了结合油井参数进行判断的方法。从而为从示功图的数据上直观且快速准确地判断抽油设备的工作状况提供理论依据。  相似文献   

8.
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。  相似文献   

9.
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。  相似文献   

10.
游梁式抽油机示功图的间接测量   总被引:2,自引:0,他引:2  
用间接测量的方法来测量游梁式抽油机的示功图,建立了示功图的间接测量模型,并介绍了示功图的计算过程.提出了通过同步点信号来获取抽油机电机功率与光杆位移对应关系的方法.给出了该测量方法在现场的试验结果,并将间接测量的示功图与直接测量的示功图进行了比对,两者误差比较小.  相似文献   

11.
抽油井计算机诊断技术及其应用   总被引:8,自引:0,他引:8  
抽油井计算机诊断技术是以波动方程为基础,分析抽油井问题的数学方法。首先根据测得的光杆载荷及位移,计算出每级抽油杆柱顶部及抽油泵柱塞上的载荷和位移,并绘出相应的井下示功图,然后,根据地面及井下示功图分析抽油系统的工况。全部计算和分析工作都由计算机完成。本文介绍了诊断技术的基本原理及其应用,并提出了根据液体粘度、抽油杆和油管直径以及抽汲参数计算粘滞阻尼系数的新方法。  相似文献   

12.
针对有杆抽油系统的泵示功图识别及产液量计算问题,以地面示功图为基础,结合抽油泵的工作原理,借助泵示功图,研究一种能较为准确定位抽油泵游动、固定凡尔开闭点的方法,并用其确定以任何形式呈现的泵示功图的凡尔开闭点位置.实际数据检测结果表明,该方法能够满足抽油井产液量计量的要求.  相似文献   

13.
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。  相似文献   

14.
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。  相似文献   

15.
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。  相似文献   

16.
便携式油井示功图测试仪的研制   总被引:1,自引:0,他引:1  
示功图是分析抽油机与抽油杆工作的重要手段.针对当前采油现场示功图测试设备存在的缺点和未来的发展趋势,提出了基于加速度传感芯片的无绳化、便携式示功图测试仪的设计方案,详细介绍了加速度信号和载荷信号的采集、处理、显示及数据传输等电路的硬件实现,并完成了电池供电与监测、人机交互电路的设计.现场试验结果和分析表明,该测试仪具有较高的测量精度,对游梁式抽油机冲程测量最大相对误差≤2.3%,对皮带式抽油机冲程测量最大相对误差≤1.8%.  相似文献   

17.
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。  相似文献   

18.
为提高抽油机故障诊断效率,构建了以物联网技术为基础并结合采油机故障诊断算法的专家系统。通过示功图对抽油机进行特征描述,进而对其进行故障诊断,并以图示方式进行直观展示;将井下泵功图作为基本分析资料,通过载荷位移传感器对抽油井地面示功图进行探测。仿真结果表明:(1)采用井下泵功图对抽油机工况诊断结果更加准确;(2)本文所构建的系统故障诊断准确率高,识别速度快,具有一定实用性。  相似文献   

19.
针对目前抽油机示功图故障诊断人工分析方法效率低,而智能方法计算量大且识别类型少的问题,提出了抽油机故障智能诊断新方法,通过改进的自组织特征映射网络(SOM神经网络)对抽油机示功图进行故障诊断。对比了蚁群算法(ACO)、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)对SOM神经网络的改进效果,PSO算法的最优个体适应度值最小,且所需的迭代次数少,收敛速度快。同时对比了神经网络BP、LVQ、常规SOM和PSO-SOM诊断模型效果,PSO-SOM神经网络在识别时间、诊断准确率和诊断方差方面展现出了明显的优势。采用傅里叶描绘子和不变矩复合的形状识别方法提取抽油机样本示功图特征参数,利用PSO-SOM神经网络技术进行学习训练和仿真分析,实现了不同工况模式的分类以及待测示功图的工况诊断。研究表明:对于XX油田现场抽油机700井次的9种不同工况示功图,PSO-SOM方法有效识别正确率高达90.3%,是实现智能化高效诊断示功图的一种有效途径。  相似文献   

20.
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.  相似文献   

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