抽油泵示功图故障诊断方法综述

在石油工业中,抽油机、抽油杆、抽油泵组合是最主要的开采装备,抽油泵的工况复杂,容易产生故障,示功图是抽油系统故障诊断中的最主要的依据。示功图反映了抽油泵的工况,通过分析示功图特征,可以判断抽油泵是否存在故障。因此,主要以抽油泵示功图故障诊断为对象展开论述,首先介绍了在两大类故障下的示功图图形,随后讨论了示功图故障诊断技术的起源与历史发展,从人工诊断到使用传统的神经网络诊断,再到使用机器学习应用在抽油泵示功图故障诊断。最后,总结了当前示功图故障诊断技术存在的问题,并展望了示功图故障诊断技术的发展趋势。     

往复柱塞泵轴承故障诊断方法研究

柱塞泵是典型的往复机械。为了掌握往复式柱塞泵的工作状态,测取3S175系列柱塞泵正常工况和一些故障工况下动力端轴承的振动信号,对其进行局域波时频处理后,得到了有价值的检测部件振动规律、一般特征以及故障特征,可用于往复柱塞泵轴承的故障诊断.     

神经网络法识别抽油机井示功图的研究及应用

示功图是判断油井生产状况的重要依据。神经网络能够反映任意非线性的映射关系,从而可以应用于图形识别。本文主要依据BP神经网络判定示功图类型的实现过程,阐述了BP神经网络的基本原理,建立了模式识别系统,并给出了部分应用实例。     

往复柱塞泵曲轴故障诊断方法研究

柱塞泵是典型的往复机械。为了掌握往复式柱塞泵的工作状态,测取3S175系列柱塞泵正常工况和一些故障工况下液力端的振动信号,对其进行局域波时频处理后,得到了有价值的检测部件振动规律、一般特征以及故障特征,可用于往复柱塞泵液力端的故障诊断.     

基于矩特征傅里叶描述的示功图故障诊断研究

提出一种结合矩特征和傅里叶描述子的示功图故障诊断方法。示功图经过最佳阈值分割和边缘检测后,得到边界为最大区域填充后的图像,计算图像的矩特征获得表示物体形状的矩特征序列,再通过离散傅里叶变换得到具有平移、旋转和尺度不变性的归一化矩特征傅里叶描述子,采用欧氏距离法进行分类。实际应用表明:该诊断方法在油田抽油机故障诊断中具有可行性和有效性。     

往复柱塞泵液力端故障诊断方法研究

柱塞泵是典型的往复机械。为了掌握往复式柱塞泵的工作状态,测取3S175系列柱塞泵正常工况和一些故障工况下液力端的振动信号,对其进行局域波时频处理后,得到了有价值的检测部件振动规律、一般特征以及故障特征,可用于往复柱塞泵液力端的故障诊断.     

腈纶成品打包机液压柱塞泵的故障诊断与排除

液压柱塞泵在打包腈纶成品上有着显著的优点,其工作速度快,解放了人工,是机器取代人力的现实杰作。然而,腈纶成品打包机液压柱塞泵难免会出现故障,影响工作效率,降低生产速度,给企业带来经济损失。本文就液压柱塞泵的发现诊断与故障的排除提出了实践性建议,希望对现实工作提供理论技术借鉴。     

基于改进多尺度主元分析的丙烯聚合过程监测与故障诊断

针对工业过程故障检测问题,提出了一种改进多尺度主元分析方法。首先针对过程数据所具有的随机性、非平稳性及含有大量噪声等特点,提出了一种改进小波变换阈值去噪方法,移除原始过程数据中的大部分高频随机噪声,提高数据的置信度,然后应用小波多尺度分解将每个变量依次分解成逼近系数和多个尺度的细节系数,在各个尺度矩阵建立相应的主元分析模型,以模型统计量控制限为阈值,对小波系数重构得到综合尺度主元分析模型。将该改进多尺度主元分析方法应用于丙烯聚合过程监测与故障诊断研究中,研究结果表明,与传统多尺度主元分析相比,改进多尺度主元分析减少了误报率和漏报率,提高了过程监测与故障诊断的精度。     

长柱塞泵的研究与应用

目前在我厂的油井当中,抽油井总数为335口,占全厂油井总数的83．5％。从全厂的产量构成情况来看,抽油井产量占全厂产量的86．6％,可见,抽油井的产量高低,直接影响到全厂产量。而影响抽油井产量的因素,主要取决于抽油泵的效率。我厂所采用的抽油泵大多为一级泵,其活塞于泵筒间隙为0．02～0．07mm,据有关资料表明,当活塞与泵筒的间隙为0．025mm-0．05mm时其漏失量可以不计,而当在0．076mm以上时就必须加以考虑。     

电潜螺杆泵在海上稠油油田的应用

有效开采海上稠油是我国石油开采技术当前所面临的课题之一,在“适度防砂、防排结合、早期注水、后期注聚”的海上稠油开采策略中,井筒举升技术是重要的一环,电潜螺杆泵是海上稠油开采中井筒举升的新技术,该技术兼具了潜油电机驱动方式和螺杆泵采油方式的优点,即,无杆、对介质无剪切、适合抽汲粘稠含砂介质和节能环保等。     

数控往复式潜油电泵故障监测和诊断系统的设计与应用

以功率信号作为故障信息,开发了基于虚拟仪器的故障监测和诊断系统。该系统具有对采油工艺电参信号进行采集、分析及处理等功能,实现了对工艺工作状态的监测和诊断。系统信号采集硬件主要由互感器、数据采集卡和计算机组成,软件部分运用了LabVIEW与Matlab混合编程技术,实现对功率信号的小波去噪处理和波形分析。现场测试结果证实了该系统的准确性和可行性。     

自适应小波降噪的泵机组故障诊断

泵机组故障诊断的难点在于信号特征向量的提取,而故障特征往往淹没在复杂的噪音中。本文利用自适应小波函数对采集到的振动信号进行降噪,滤掉了无关的噪声信息,根据振动能量的分布,对降噪过的信号进行四层小波包分解,提取出的特征向量分布明显。最后将分类特征向量输入神经网络进行训练,测试的结果证明,该方法识别精度高、速度快,具有良好的应用前景。     

基于傅里叶描述子的示功图诊断方法研究

提出了基于傅里叶描述子提取轮廓线特征的示功图故障诊断方法。利用八邻域搜索和形态学方法提取示功图轮廓线,在此基础上计算轮廓线边界点序列的归一化傅里叶描述子,保证了图像对于旋转、缩放和平移的不变性,并将其作为特征量输入到距离分类器中,从而实现故障智能诊断。实验结果表明,该方法可以有效地识别出示功图的不同故障类型。     

三联柱塞泵柱塞和填料故障原因分析及技改

介绍三联柱塞泵在三聚氰胺装置中的运行,分析运行中柱塞和填料出现的问题以及备件国产化后出现的问题,并分析原因,提出处理方法,实施技术改造。     

基于小波理论的主元分析在故障诊断中的研究与应用

主要分析主元分析的原理和主要算法及其在故障诊断方面的应用 ,简单介绍数据预处理的小波分析方法 ,并把这两种方法结合用于过程故障诊断。常减压装置的应用实例表明 ,结合这两种方法进行基于过程的故障诊断取得了较好的效果     

基于信息熵与灰关联的抽油井泵示功图诊断技术研究

抽油井工作环境、工作过程比较复杂,对抽油井泵示功图故障诊断时由于有些抽油井典型故障的示功图几何形状非常相似,极易产生误判,因此引入基于信息加权熵的灰度关联故障诊断算法,利用信息熵加权值来体现不同故障特征因子所含的信息量,使计算所得与标准故障的关联值变大,与其他故障尤其是易误判故障的关联值变小。实验结果表明：该方法能够减少故障误诊断,使抽油井故障诊断更加精准。     

离心泵故障诊断方法的研究综述

主要介绍了目前离心泵故障诊断的几种方法,并对这几种方法的优缺点进行了比较,举出了一些诊断方法的应用实例进行了分析,对未来离心泵故障诊断方法进行了展望。     

潜污泵的水力设计方法及应用

潜污泵的水力设计目前尚未有成熟的设计方法。这里介绍了一种半经验半理论的潜污泵水力设计方法,涉及叶轮入口直径、出口宽度、出口直径、叶片出口安放角等关键参数计算选取及叶轮、泵体的绘型;按此方法设计的潜污泵制造加工后进行了性能试验,泵的性能达到设计要求,表明该潜污泵设计方法具有一定的实用价值。     

基于自适应小波神经网络的往复泵故障诊断

为了对往复泵的故障进行正确诊断,提出了基于自适应小波神经网络的往复泵故障诊断方法.以往复泵单个泵缸内的压力信号作为系统特征信号采用小波变换来提取故障特征向量,同时将此特征向量作为小波神经网络的输入,利用小波神经网络对故障做进一步的精确实时诊断.通过对往复泵液力端多故障诊断实例的检验表明：该系统故障诊断正确率达到了93％以上.