有杆抽油系统诊断技术研究

本文针对有杆泵采油井井下工作状况恶劣、故障发生率高、工况诊断难度大等问题,以有杆抽油系统杆柱动力学分析为基础,建立了考虑杆柱振动的有杆抽油系统诊断模型,并采用有限差分方法对模型进行数值求解,最后通过本文模型开发出一套有杆抽油系统故障诊断软件,对提高油井检泵周期、降低采油成本和提高油井的科学管理水平具有重要意义。     

有杆泵抽油系统诊断技术研究现状

在原油生产过程中,抽油机与抽油泵组成的有杆泵抽油系统是应用最早也最为广泛的一种人工举升采油设备。有杆泵抽油系统工况诊断技术为油井安全生产提供理论基础,对保证原油的产量具有极其重要的意义。本文综述了国内外的学者对有杆泵抽油系统诊断技术的研究现状。诊断技术的关键是获得与实际情况接近的泵示功图,通过泵示功图判断井下泵的工作状况。因此,目前对有杆泵抽油系统工况诊断技术的研究方向是建立完善的诊断模型,快速、准确的获得泵示功图,这也是将来的研究发展方向。     

基于PCA-PSO-SVC模型的有杆抽油系统故障诊断技术

有杆抽油方法是我国各大油田使用最多的机械采油方法。由于工作环境恶劣,抽油系统事故频发。不同故障下泵功图形状有较大差异,因此可从泵功图出发进行故障诊断。本文在分析不同故障工况下泵功图特点,以25组样本数据建立PCA-PSO-SVC故障诊断模型。通过与PCA-GA-SVC、PCA-CV-SVC、PCA-LS-SVC三种模型对比结果可知,PCA-PSO-SVC故障诊断模型计算速度快、诊断精度高,对于故障工况诊断准确率达100%,适用于有杆抽油系统故障诊断。文中问题的分析及建模过程,对于现场人员掌握和分析抽油系统运行情况以及危险工况的规避都有重要意义。     

井筒温度和压力的测定

在对国内外井筒温度、压力预测方法调研的基础上,确定了预测空心杆抽油机井井筒压力、温度分布的方法。针对抽油机井井筒空心杆掺热流体和空心杆电加热两种不同的伴热方式进行了分析,分别建立了预测井筒温度、压力分布数学模型。通过对井筒中流体的各种物性参数对井筒温度、压力分布的影响的分析,采用了迭代法进行井筒温度、压力分布的数值计算,并用计算机程序成功求出了井筒中流体的压力分布和温度分布,最终利用程序运行出来的数据分别绘制出了井筒温度和井筒压力分布曲线并对其进行分析和评价。     

低渗透油田有杆抽油系统优化设计新方法

低渗透油田具有独特的流入动态曲线翻转现象,以前的有杆抽油系统优化设计方法没有考虑由此现象带来的影响,因此设计的有杆抽油系统往往向参数偏大,反而导致有杆抽油系统的生产不稳定,产能迅速下降等问题。本文在考虑这种翻转现象的基础上,提出了一套低渗透油田有杆抽油系统设计新方法。     

四化预警模型在控躺井中的应用

近几年,经过大规模躺井治理,泵漏、管漏躺井大幅下降,而杆断躺井有所上升,目前的系统虽有杆断后的报警功能,但缺乏提前预警功能,开发预警功能预防杆断发生,有利于提升抽油机井躺井治理效果。本文主要针对抽油机井在生产过程中抽油杆柱所承受应力进行分析,建立抽油杆柱异常预警预测模型,根据预警级别及时采取治理措施,降低杆断躺井,延长检泵周期,提高油井开井时率。     

有杆泵抽油井井筒温度瞬态预测数学模型的探索

原油生产过程中,结蜡可能发生在储集层、井筒和地面集输管线,油井井筒受到结蜡影响尤为突出。油井井筒结蜡会引起油流通道堵塞,严重影响油井的正常生产,导致油井产量下降。而一旦"蜡堵",会造成有杆抽油系统蜡卡等生产性故障,直接导致油井停产。本文通过建立有杆泵抽油井井筒温度瞬态预测数学模型,探索模型的有效性来为后续的有杆抽油系统蜡卡研究提供理论支持。     

杆式抽油机机—杆—泵动态模拟数学模型及其求解

本文运用抽油杆柱动态行为微分方程、地面边界条件及泵边界条件,建立了抽油机机—杆—泵动态模拟数学模型,通过有限差分法对该模型进行求解。对求解出来的结果进行收敛分析,验证。与以往的解法比较,该方法求出了更合理的结果。该结果为分析抽油井系统效率,对有杆泵抽油系统进行优化设计,为提高有杆泵抽油系统科学化管理水平提供了有效工具。     

常规游梁式抽油机结构简述

抽油机是油田有杆抽油系统的地面驱动设备，它是有杆抽油系统的地面动力传动设备，也是石油开采的主要设备，抽油机的种类主要有游梁式抽油机和无游梁式抽油机两大类。其中游梁式抽油机的应用最为广泛，各个产油国仍然在大量使用。游梁式抽油机具有结构简单，制造容易，可靠性高，操作维护方便，适应现场工况，使用寿命长并且一次性投资少等特点，在今后相当时间内仍然是油田首选的采油设备。本文通过对常规游梁式抽油机结构进行剖析，使读者对抽油机结构更为了解。     

活塞对泵腔内气体的压缩效应是有杆抽油井系统效率较低的原因

有杆抽油有其独特的优越性,然而有杆抽油耗能较多、系统效率低下。本文对此进行分析。指出活塞对泵腔内气体的压缩效应是有杆抽油井系统效率较低的原因。     

Fault Prediction Based on Dynamic Model and Grey Time Series Model in Chemical Processes

This paper combines grey model with time series model and then dynamic model for rapid and in-depth fault prediction in chemical processes. Two combination methods are proposed. In one method, historical data is in-troduced into the grey time series model to predict future trend of measurement values in chemical process. These predicted measurements are then used in the dynamic model to retrieve the change of fault parameters by model based diagnosis algorithm. In another method, historical data is introduced directly into the dynamic model to re-trieve historical fault parameters by model based diagnosis algorithm. These parameters are then predicted by the grey time series model. The two methods are applied to a gravity tank example. The case study demonstrates that the first method is more accurate for fault prediction.     

基于ARIMA模型的硅钙渣水泥复合胶凝材料水化热预测

预测硅钙渣水泥复合胶凝材料水化过程中产生的热量,对于这种材料在混凝土结构中的应用具有现实意义。本文基于ARIMA模型基本理论,建立了硅钙渣掺量分别为0%、10%、30%(质量分数,下同)下硅钙渣水泥复合胶凝材料的水化放热量预测模型,通过与试验数据的对比,验证了模型的准确性与可靠性;基于0%、10%、30%这三种硅钙渣掺量下复合胶凝材料的水化放热量试验数据,建立不同龄期下复合胶凝材料的水化放热量预测模型,并对其他硅钙渣掺量下复合胶凝材料的水化放热量进行预测。结果表明:0%、10%、30%这三种硅钙渣掺量下水化放热量预测值与试验值的相对误差均值均小于5%,这说明运用ARIMA模型预测硅钙渣水泥复合胶凝材料的水化放热量具有较高准确性和可靠性;其他硅钙渣掺量下复合胶凝材料水化放热量的预测结果符合实际变化趋势,进一步证明了ARIMA模型在水化热预测方面的可行性,这为定量研究与预测不同类型胶凝材料的水化放热量提供了一种有效方法。     

基于最小二乘支持向量机的蜡沉积速率预测

考虑蜡沉积影响因素的复杂性和最小二乘支持向量机在小样本预测方面的优势,基于最小二乘支持向量机预测的原理,通过优化最小二乘支持向量机的参数,建立了蜡沉积速率的预测模型,并对蜡沉积速率进行了预测。结果表明：该方法在样本数量较小时仍具有较高的精度,蜡沉积速率的预测值和实验值的吻合程度较好;最小二乘支持向量机建模时可以得到直观的函数表达式,而神经网络方法却不能得到模型的显式表达式,因此该方法具有明显的优势;应用径向基核（RBF）作为核函数时,不同初值的正则化参数?和核函数宽度?对预测结果具有较大影响,使用时应合理选择。     

基于LMBP算法的油田用抽油杆悬点载荷预测

利用大庆油田所测抽油杆悬点载荷数据库数据,采用改进的LMBP神经网络算法建立了抽油杆悬点载荷与抽油杆冲程、抽油杆冲次、抽油杆直径、抽油泵直径、沉没度、泵挂深度和油井含水率7个影响因素的预测模型,通过模型的训练,获得了较高的训练精度,说明用该方法预测抽油杆的悬点载荷是可行的.     

优化温度相关力场预测正构烷烃热力学性质

为了实现不同温度下正构烷烃及其混合物热力学性质的准确预测,以正构烷烃（n-C₄~C₁₀）为训练集,通过对全原子OPLS-AA力场中非键相互作用参数（ε）的模拟优化,得到了ε与对比温度（T_r）以及正构烷烃碳原子个数（N_C）的经验关系式。利用该关系式计算出不同温度不同种类的正构烷烃的ε值,预测了正构烷烃纯物质及其混合物的黏度、密度、扩散系数等物性,并将新力场模拟计算值与理论估算值以及实验值进行比较。结果表明,采用优化温度相关力场预测烷烃及其混合物的物性与实验值最为吻合。密度、黏度和扩散系数的预测值与实验值的相对偏差分别小于2%、5%和10%,显著优于目前的理论方法和原OPLS-AA力场模拟计算的预测值。上述温度相关力场参数的确立,对于利用分子动力学模拟方法准确地预测正构烷烃及其混合物的热力学性质具有重要的实际应用价值。     

基于力学的抽油杆断裂分析

抽油杆是将抽油机的动力和运动传递给抽油泵进行抽汲的部件。由于抽油杆断脱现象频繁出现,不仅给生产带来很多不便,又增加了生产成本。断脱的原因却很复杂,其中,严重的抽油杆偏磨为主要原因,为了更好地分析断裂,对单级抽油杆的受力情况进行分析。     

南区采油厂防偏磨采油工艺技术研究

近年来,抽油机井杆管偏磨在延长油田南区采油厂均呈逐年增加的趋势,杆管偏磨已成为影响油井检泵周期和系统效率的主要因素之一,严重的影响着油田的正常生产,是有杆泵生产面对的重要问题。因此,对南区采油厂的管杆偏磨成因和机理进行分析,提出防偏磨技术对策和措施,对提高南区采油厂抽油井产量和有杆抽油系统机采效率、延长偏磨井免修期、降低生产成本具有现实意义。     

抽油机井平衡评价方法的研究

油机平衡状况的好坏,直接影响抽油设备使用效率和寿命,对抽油杆的工作状况影响也较大。因此我们对抽油机平衡状况的判断,必须高度重视,并寻出既方便又准确的判断方法。本文通过对各种评价方法的应用与分析,提出应用功率法评价和调整抽油机平衡,使抽油机井平衡达到最佳的工作状态。     

反向传播网络在乙烯裂解炉预测分析中的应用研究

利用MATLAB工具箱中的BP神经网络模型建立了乙烯裂解炉的三层神经网络模型,分析和预测了裂解产物乙烯和丙烯的收率,将预测的结果和生产过程数据作比较,结果表明,该模型的预测值和实际生产数据值吻合很好,可用于乙烯生产的预测分析和预测控制。     

混凝土碳化深度预测模型分析

碳化深度预测模型计算值与实测碳化深度值的对比分析表明,基于水灰比W/C的经验模型、基于水灰比W/C和水泥用量C的经验模型、单纯基于抗压强度的Smolczyk模型的碳化深度预测值与实测值误差较大,应根据实际情况选择使用。牛荻涛模型和张海燕模型作为以抗压强度为主要参数的经验模型,较为可靠。张誉模型基于扩散理论及碳化机理建立,具有充分的理论依据和较高的预测精度。