基于相似识别的抽油机井故障检测与诊断研究

抽油机井故障检测与诊断对管控油田平稳生产、保证油田效益意义重大。论文研究了基于相似识别的故障检测与诊断方法,采用融合二分类和三元组损失的深度学习网络提取示功图图形趋势特征,构建抽油机标准特征库与故障特征库并进行更新维护,在检测到与标准特征库不相似的示功图时检索故障特征库以实现诊断。实验结果表明,该方法能够有效检测抽油机井故障,减少误报率,并在检测到异常时检索故障库实现故障诊断。     

抽油机示功图无线测试技术

抽油机示功图测试仪是了解井下采油泵工作状况的一个重要工具。以往抽油机示功图测试仪大都采用有线连接方式测试示功图。针对有线方式存在的缺陷,利用无线通信技术,开发出无线便携式抽油机井示功图测试仪。详细介绍了便携式抽油机井示功图无线测试技术。现场应用结果表明该技术有着广泛的应用前景。     

《抽油机井地面节能诊断分析优化设计软件》在ZB油区的应用

本文应用抽油机井地面节能诊断分析优化设计软件,通过对ZB油区抽油机平衡状态进行有效的监测、诊断、优化,使抽油机在最佳平衡状态下工作,从而解决抽油机井地面节能的核心问题,给油田生产管理和节能工作带来了可观的经济效益。     

抽油机井工况信息连续监测技术研究及应用

1.引言 抽油机井是目前油田开发的重要生产设备,管理的好坏直接影响着油井产能和油田开发效果。抽油机井工况受多种因素影响,及时获取抽油机、电机、抽油泵的工况信息,是提高抽油机井生产效率的重要手段。过去那些定期或不定期地监测油井示功图的做法,往往因资料提供滞后,影响油井生产时率。     

油田抽油机日常维护保养探究

随着我国经济的不断发展,油田事业得到非常快的发展,在对油田进行开采过程中,抽油机井才有方式是非常重要的一种方式,抽油机所发挥的作用是非常大的,除此之外,通过对这种方法进行一样,也可以更好的保证抽油机井可以正常工作。兹兹普乌,主要对当前阶段我国抽油机井日常维护以及保养工作进行分析,希望给相关提供参考。     

抽油机井示功图的量化分析与计算

针对抽油机井动液面、产量、功率以及效率等参数测取相对比较困难的问题,在调研大量国内外相关研究资料的基础上,对抽油机井示功图、动液面与油井产量等参数之间的相互关系进行了研究,建立了相应的数学模型,并编制了计算分析软件.利用该软件可以方便地根据地面示功图相关资料计算动液面深度、产量等参数,对于调整抽油机工作参数、提高工作效益具有重要意义.     

利用抽油机井实测功率曲线预测示功图

本文提出了利用抽油井实测功率曲线计算示功图的方法,并将其应用于实际。实例计算表明,预测示功图与实测示功图基本相符,可以用于分析抽油机井的工作状况。     

抽油机井地面系统节能潜力评价技术

作为油田企业最为重要的耗能设备,抽油机的能耗管理是采油厂精细管理的重要内容,评价抽油机地面系统的节能潜力对于抽油机的能耗管理具有重要意义。阐述了抽油机地面系统节能潜力的概念,在分析抽油机地面系统能量损耗模式的基础上,提出了基于地面示功图数据与抽油机结构参数的抽油机地面系统最小损耗的计算方法。根据现场实测数据及本文提出的计算方法,对胜利油田5口抽油机井地面系统的节能潜力进行了评价,论证了该方法的实用性与有效性。     

解析如何提升抽油机井泵效率

抽油机是油田生产作业中不可缺少的重要设备,井泵作为抽油机的核心部件,其效率高低直接决定着生产效益,所以要加强抽油机井泵效率管理。本文从实际情况入手,结合以往工作经验,对抽油机井泵效率下降的具体原因进行了分析,并提出了相应的改进措施,以提高抽油机井泵效率。     

用实测功率曲线计算前置式抽油机井的示功图

提出了利用抽油机井实测功率曲线计算前置式抽油机井示功图的间接方法,并将其应用于实际计算。实际计算表明,计算出的示功图与实测示功图基本相符,可以用于分析前置式抽油机井泵的工况。     

高含水后期抽油机系统节能方法探讨

抽油机作为油田的主要耗能设备,对整个油田的综合开发效益影响较大。大庆油田目前抽油机井平均系统效率为24.46%(外围油田10.61%),仍有节能潜力可挖。影响抽油机系统能耗的主要因素既有地面的也有井下的,为了能够实现特高含水期抽油机的节能降耗,就要把抽油机井地面和井下作为一个完整的系统,通过试验分析特高含水期水驱、聚驱抽油机井负载和能耗特征,确定影响抽油机井能耗的主要环节及因素,配套研发抽油机举升系统的高效节能技术。     

基于FOA-BP神经网络的悬点示功图反演技术

悬点示功图是判断抽油机井生产状况的有效手段之一，针对目前电参转功图的难点问题，提出了一种基于FOA-BP神经网络的抽油机悬点示功图反演方法。采集测试抽油机电功率并将其转化为光杆功率，将抽油机光杆功率和扭矩因数作为网络的输入参数，通过模型训练消除抽油机结构及平衡参数对示功图反演计算的影响，再经过小波变换去噪处理，完成由电动机功率向悬点示功图的反演计算。对现场160井次实例计算表明，反演示功图与实测示功图吻合度达95.18%。基于FOA-BP神经网络的抽油机悬点示功图反演技术为及时、准确判断抽油机系统井下运行状态提供了理论技术支撑。     

基于Matlab及GPRS抽油机井动态实时分析研究

为提高生产效率和降低电力成本,设计了基于GPRS通讯的抽油机井系统动态实时分析系统。以嵌入式处理器ARM为核心,实现了抽油机数据采集的软、硬件设计;采用GPRS远程传输数据;使用小波分析对所采集的信号进行去噪处理,推导示功图,并利用频谱分析技术对减速器净扭矩信号进行分析。风城油田现场测量的数据分析结果表明,该系统能很好地反映抽油机井的运行状况,可实现对抽油机井的实时动态监测。     

抽油机井躺井的区块预测方法

准确的进行区块抽油机井躺井预测对油田作业费用预算、作业安排、产量计划意义重大。本文根据抽油机井躺井随机性和突发性强的特点,将灰色GM(1,1)预测模型和马尔可夫预测模型相结合,利用灰色GM(1,1)预测模型对油田现场的原始数据进行趋势化处理,利用马尔可夫预测模型计算预测值的状态转移概率,由此形成了考虑随机因素影响的灰色马尔可夫预测模型。现场试验证明,该方法计算精度较高,实用性强。     

基于电功图的皮带式抽油机井工况诊断新模型

为了解决示功图无法判别抽油机井地面设备工况、实时测量和维护成本高等问题,推导建立了基于电功图的皮带式抽油机井工况诊断新模型。根据能量守恒原理和皮带式抽油机悬点运动规律,建立抽油机井地面示功图计算电功图的数学模型。基于该模型,建立11种皮带式抽油机井典型工况下的电功图图版,并对电功图图版进行特征分析和特征值提取,建立基于特征值的电功图工况诊断模型。现场实例计算分析表明:计算得到的电功图与实测电功图基本一致,上冲程平台功率值、下冲程平台功率值和功率曲线的平均相对误差分别为6.32%、7.16%和5.81%;电功图诊断结果与根据示功图进行井下工况诊断结果的符合率为100%,且电功图能够准确地判别抽油机井地面设备的工况。研究结果能提高工况诊断结果的可靠度与诊断范围,为采油系统智能分析和优化决策提供技术支持。     

抽油机井系统效率低效井的分析方法

为提高抽油机井系统效率，从单井系统效率、电机负载率、抽油机平衡表、沉没度、示功图等五个方面讨论了系统效率的分析方法，同时给出了喷抽井系数效率的计算方法。经马厂油田6口井的应用分析，说明了此方法简单实用。     

用电动机的转速法实现抽油机井的自动监控

抽油机井的泵况主要是通过光杆示功图来判断的。测示功图时,为了在光杆上装、卸动力仪,必须在停机状态下进行。如果遇到稠油或含砂较多的井,则会造成抽油机的启动困难和抽油泵的砂卡。对于地势低洼的井或严冬、酷夏、刮风等恶劣气候条件下,测示功图是不方便的。     

提高尕斯库勒油田抽油机井系统效率的方法

主要论述提高抽油机系统效率的重要性和必要性，介绍尕斯库勒油田目前抽油机井系统效率的概况，分析油田抽油机井系统效率低的原因和影响系统效率的主要因素及系统效率的分布规律。最后，指出提高抽油机井系统效率的措施和方法．     

浅谈十五期间青海油田采油一厂系统效率

主要论述提高抽油机系统效率的重要性和必要性,介绍“十五期间”青海采油一厂抽油机井系统效率的概况,分析油田抽油机井系统效率低的原因和影响系统效率的主要因素．及系统效率的分布规律,在此期间所做的工作。最后,指出提高抽油机系统效率的措施和方法。     

基于Hessian正则化支持向量机的多视角协同识别抽油机井工况方法

为了更好地了解抽油机井工作状况以提高抽油机井生产工况识别率,目前在抽油机井采油生产过程中采集了大量数据。传统的工况识别方法,主要是利用示功图或电参数单独进行训练建立学习模型,参数之间缺乏关联,影响了识别效果;此外,常用的传统识别方法,如基于支持向量机（SVM）学习的方法,需要对所有的采集样本进行类别标注,耗费大量的人力和物力,影响了工程应用。针对大数据下抽油机井生产特点,为实现在仅有少量已标注工况数据下能同时利用大量未知工况数据信息,且有效利用示功图和电参数两种测量参数,进一步提高抽油机井工况识别的精准率和实用性,提出一种基于Hessian正则化支持向量机（Hessian正则化SVM）的多视角协同识别抽油机井工况方法。通过分析目前工况识别研究中存在的局限性,结合先验知识和专家经验,选择实测地面示功图和实测电功率信号作为特征视角并进行特征提取,然后利用Hessian正则化SVM多视角协同训练算法建立抽油机井工况识别模型并进行分类识别。应用该方法对胜利油田X区块60口抽油机井的11种典型工况进行识别。以SVM方法为基准,该方法识别效果比基于实测地面示功图、实测电功率及传统特征连接多源识别方法分别提高了约3.2%、4.3%和7.4%,而在少量工况样本下该方法识别效果更优,从而验证了该方法的有效性。