深抽井新型助抽设备增效机理及优化设计方法

由于存在冲程损失大、泵漏失严重等现象,深抽井有杆抽油系统泵效过低的问题较为突出。实践证明,井下分级助抽器能够有效提升深抽井泵效,但其具体增效机理即主控因素尚不明确,并缺乏有效的优化设计方法。针对上述问题,从分级助抽器增效机理入手,探究各机理的主控因素,构建相应的数学模型,并建立分级助抽器优化设计方法,确定合理参数。分析表明,分级助抽器能够有效降低冲程损失、控制泵漏失量,而分级助抽器间距、直径、气液比、冲程冲次等因素均会影响其增效效果, 建议助抽器间距为40~60m,与油管间隙为1~2mm。上述研究为深抽井的提产增效提供了依据。     

泵示功图量油应用研究

本文把抽油机井抽油泵作为容积量油器,以理论示功图为基础,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示功图量油的理论及其数学模型。通过抽吸参数计算每冲次抽油泵的理论产液量,依据柱塞泵示功图的特征对泵内液体的充满程度、气体影响、漏失等进行校正,进而计算出单井的产液量。利用示功图检验产液量操作方便、快捷且直观,准确可靠。     

基于卷积神经网络的抽油机井故障诊断研究

针对抽油机井示功图故障诊断问题,提出基于轻型卷积神经网络,并引入注意力机制,以提高在参数量、计算量减少的情况下的网络诊断性能。网络基础结构采用MobileNet-V2,并将ECA(Efficient Channel Attention Module)模块嵌入MobileNet-V2的倒残差模块中。倒残差模块中,ECA对特征图从通道维度,将生成的通道注意力重标定权重与输入特征图进行相应通道相乘,最后获取经过注意力加权处理的特征图。基于提出的方法,在保证模型诊断准确性的前提下,降低了网络模型结构的复杂性。实验结果表明,改进后的MobileNet-V2的诊断准确率达到97.60%,满足油田实际生产需求。     

抽油机井振动诊断技术

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．     

特种有杆抽油方式的设计与综合评价

研究了特种有杆抽油方式优化设计与综合评价的理论模型，给出了地面驱动单螺杆泵的选择方法及电热杆和空心杆热流体循环抽油参数的确定原则．并编制了相应的软件。应用结果表明，该模型能够很好地符合现场，为高凝、高枯油田采油方式选择提供了科学手段。     

柔性连续抽油杆抽油技术

<正>技术简介柔性连续抽油杆技术处于国际先进、国内领先水平。该技术优势在于:优化了油井抽汲参数,设计出合理的柔性连续抽油杆柱。     

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水产，注水井降压增洲新井投产排液解堵，同时也为低参油田的开发方向提供了一条新的途径。     

小波变换基神经网络故障诊断系统及其应用

针对油田抽油机井故障诊断方法较落后和故障信息采集不充分的问题，提出一种小波变换基神经网络故障诊断系统。它先对输入信号进行离散小波变换，把由Mallat算法得到的多尺度下的离散细节信号作为故障特征，之后将其输入到神经网络进行故障模式分类。为了进一步提高诊断的正确率，一方面对神经网络的结构进行优化，另一方面采用学习率自适应调整的共轭梯度法训练神经网络的权值。对某油田32口故障油井进行诊断，正确率在95％以上，这表明该方法的有效性。     

撤刊声明

2003年,黄河来水严重不足,地处各大干渠稍段的灵武市灌溉形势十分严峻。为此自治区党委、政府决定在我市各大干渠稍段新打机井377眼,积极应对旱情,并起到了保灌溉、促稳定的作用。如今,如何管理使用好抗旱机井,最大程度地开发其利用价值,并借此实现抗旱机井的长期高效使用,是我们应当认真思考的一个问题。     

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