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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
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通过对抽油螺杆泵设备使用现状进行分析,针对地面驱动装置中轴承频繁损坏,机油变质,运行温度高及振动量过大等故障,查找故障原因,改进传动、润滑机构,探索解决目前螺杆泵驱动装置润滑防尘及传动机构正常运行问题的新方法,在现场应用中取得了良好效果。 相似文献
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基于电功图的抽油机井工况诊断模型 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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准确预测抽油机井故障对油田生产具有重要意义。针对新疆油田某区块抽油机井故障情况,统计了500口油井的生产数据,明确了结垢、结蜡、杆管腐蚀、杆管疲劳、杆管偏磨5种引发抽油机井故障的主要因素;基于长短时记忆神经网络(long short-term memory networks, LSTM),构建了油井故障智能预警模型;筛选出影响油井故障的14种特征参数进行小波降噪处理,借助自适应矩估计算法对模型进行训练与测试。研究结果表明,模型预测准确率为96.81%,能够为油田提供较为准确的抽油机井故障预警信息。 相似文献
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利用振动分析方法对抽油机井故障进行诊断.首先将原函数(原函数可以是悬点载荷对间函数、悬点加速度-时间函数、悬点载荷-悬点泣移等函数)作离散化和必要的预处理后,对其进行幅值域、时域和频域分析,从中找出敏感特征函数作为判别故障的依据.本文通过对悬点载荷-悬点位移(即示功图)的振动为示例进行了分析,给出了寻求故障特征值的振动分析方法,又通过对不同故障示功图的三域分析,得出了一些初步的结论,为抽油机井故障诊断开辟了一个新的途径,为下一步大型数据库的建立打下了基础. 相似文献