抽油机示功图自动数字化的设计与实现

示功图数字化在矿场实践中具有特别重要的意义。为了更加方便准确地获取示功图曲线信息，在分析目前的示功图数字化方法的基础上，提出了示功图自动数字化的设想，并阐述了其基本原理和方法。在此基础上，提出了该系统的总体设计框架，包括总控模块、图形显示模块、坐标定位系统、图形数据显示模块、功能模块以及帮助等主要功能模块，并进行了计算机软件实现。对该设计进行了实例应用，验证了其合理性和实用性。     

识别游梁式抽油机示功图的人工神经网络

出于提高经济效率的需要以及技术领域缺少专家，石油工业也开始应用于人工智能或者专家系统技术。本文详细地描述了用傅里叶描绘子和神经网络模型构成的模式识别方案开发的一个人工智能系统，对游梁抽油机示功图进行分析和分类。     

抽油机设计模型示功图的研究

模型示欢图是指在抽油机正常工作条件下，能包容该机型各种工况，使抽油机的各项动力性能指标受到最恶劣工况考验的示功图。以现场实测示功图为基础，运用多元统计分析理论，结合理论研究成果和现场经验，给出了一种能预测在正常稀油抽汲工况下油井地面示功图参数的方法。为在抽油机设计中充分利用各构件和减速器的额定承载能力，提出在最大下泵深度只受抽油机结构承载能力的制约、减速器额定输出轴净扭矩利用率最趋近于１且小于１．１的工况来确定模型示功图。     

不同原油粘度下API游梁式抽油机模型示功图分析

文章用多元统计分析的基本方法对大量的现场资料进行了统计分析，得出了不同原油粘度下API抽油机的模型示功图。说明了稠油工况下和稀油工况下抽油机模型示功图的区别和特点，在不同的原油粘度下抽油机模型示功图有较大的差别，稀油工况下主要受惯性载荷的影响，模型示功图变化较为规则，稠油工况下受摩擦力的影响，在很大程度上限制了惯性影响的发挥。分析结果为API抽油机的设计提供了依据。     

基于悬点示功图面积变化的抽油机冲次优化调整方法

现有数字化抽油机主要依靠工控机的计算能力分析示功图,然后进行冲次的调整,缺乏智能调整冲次的功能。提出了基于示功图面积变化的冲次优化方法,在现有的数字化抽油机的远程终端单元(RTU)和变频器之间增加冲次调整优化模块,模块由单片机作为核心芯片,根据悬点示功图面积的变化优化调整冲次,同时完成与RTU和变频器的通信控制。试验结果证明:基于示功图面积变化的抽油机冲次优化调整方法切实可行,冲次的调整优化满足了油井供液能力变化的趋势。     

游梁式抽油机示功图检测新方法

目前的抽油机载荷测量方法是在悬点处加装载荷传感器,位移测量采用拉线式传感器,存在诸多缺点,造成示功图检测现场维护工作量较大,难以实现长期的在线测量。为此,提出了一种利用电动机输出扭矩和转数计算油井载荷和位移的油井示功图在线检测新方法。通过测量1个冲程电动机的转数,建立了抽油杆位移和电动机转数的对应关系,将抽油机的冲程长度均匀分成130个采集点,通过输入抽油机配重、曲柄半径、冲程长度等参数,采用总线通讯获取电动机输出扭矩,建立动态悬点载荷的数学模型。现场应用表明,绘制的油井示功图能够较好地反映油井工况,具有一定的应用价值。     

一种识别抽油机井示功图的新方法

在现有示功图模式识别方法的基础上,运用矩特征法撮了示功图的８个特征量,借助人工神经网络作为分类器,实现了采油 抽油机井示功图的自动识别。通过油田实例的检验,取得了较好的效果。     

浅析抽油机电流、示功图变化诊断油井故障

抽油井在正常生产过程中,上、下行电流是平稳的,示功图形状变化也不大,当这两个动态参数发生异常时,很可能出现油井工况问题,此时,应采取相应措施进行处理,使油井生产恢复正常。文章分析了抽油机上、下行电流与示功图变化特点,并结合实例,分析了皮带断、抽油杆断脱、井卡等情况下上、下行电流与示功图的具体变化,指出实际操作中应两者结合判断,综合考虑,才能准确诊断油井工况。     

基于示功图面积变化的抽油机故障诊断模型

在抽油机空抽、断杆和抽喷等故障机理进行深入分析的基础上,提出利用示功图面积变化趋势区分这三种故障的方法,建立了满抽示功图和标准杆重示功图两个判断基准和相应的产生式规则,有效利用了抽油机监测的历史数据,提高了故障诊断的准确率.     

用示功图扭矩分析法确定抽油机平衡块位置

游梁式抽油机的平衡调整是抽油机管理的重要内容之一。对于完全平衡的抽油机来说,上、下冲程曲柄轴的净扭矩或电动机的负载几乎相等,这对于选配更小功率的电动机,节约电能,提高抽油机效率,延长设备使用期限等都具有实际意义。目前使用的平衡调整方法,是依据上、下冲程时电机电流值的变化,凭经验试调平衡块的位置,观察调整后上、下冲程时的电机电流使,直到其值十分接近为止。平衡调整的成功率取决于操作者的熟练程度和工作经验。     

预测抽油井地面示功图的简便方法

在假设抽油机悬点载荷主要受抽油杆柱和液柱的重力、惯性力、摩擦力及井口回压和沉没度等影响的前提下，利用经典的简化计算公式，对上、下冲程开始阶段由于部分载荷在抽油杆柱和管柱间交替转移而引起的抽油杆柱和管柱伸缩过程中的悬点载荷送行线性加权处理，提出了一种可为抽油机动力分析提供较高精度的地面示功图的简便方法。该方法既能全面反映悬点载荷变化规律，运算工作量又小，对抽油机动力参数优化设计和抽油机选型优化设计均具有实用价值。     

示功图频谱分析新方法

示功图分析法是目前常用的抽油井故障诊断方法.由于受到复杂的井下工况的影响,示功图时域信号往往会出现极大变形,从而令示功图分析结果出现错误.为解决这一问题,对示功图时域信号进行了频谱分析.利用将时域信号转换为频域信号的方法,研究了各种频率的能量分布及信号的规律性.分析了示功图频谱的影响因素以及典型工况频谱特征,建立了示功图模糊数学识别模型,并给出了示功图频谱分析方法的步骤.用40多口油井示功图进行了验证,结果表明,频谱分析新方法可用于示功图的识别.     

一种超声成象测井图象无损压缩方法

在井壁超声成象测井系统中,数据传输速率受测井电缆的限制,有必要研究超声成象图象的无损压缩算法。文章提出了一种适合于这种图象的无损压缩方案——分块自适应预测的编码算法。经过实验表明,该算法比较符合超声成象测井图象特点,其压缩倍数较现有无损压缩算法有很大提高,而算法复杂度没有明显增加。同时,整个算法完全是自适应的,无须预置码表,所需内存开销较小,因而特别适用于实时遥测系统。     

悬重式抽聚泵理论示功图的绘制与分析

为了进一步探索悬重式抽聚泵的工作状况,从柱塞悬重式抽聚泵的工作原理入手,通过与相近工作制度的普通管式泵对比,采用定性与定量相结合的方法,详细计算和分析了在一个冲程之内,两种泵型的载荷变化规律和特点,给出了在比较理想的状态下抽聚泵的理论示功图。     

抽油杆柱井下力学检测仪负荷传感器短节的研制

负荷传感器短节是抽油杆井下力学实测装置的关键部件。从油田实际出发,并充分考虑到负荷短节应满足温度、压力、腐蚀结垢、小空间、负荷变化大等工作状况要求,确定了负荷传感器的主要技术指标;采用应力集中的原则,解决了测量与强度的问题;通过优化贴片工艺、贴片方式,满足了测量精度;通过优化结构设计,满足了目前所有有杆抽油系统的检测要求。     

小波包变换压缩与地震数据处理

探讨了地震数据经小波包变换压缩后对后续处理过程的影响,以及经过某些处理后的数据会对小波包变换压缩产生什么影响等问题。将小波包变换压缩地震数据的结果与快速傅里叶变换压缩地震数据的结果进行了对比,其结果表明:应用小波包变换压缩地震数据,有效信号的损失非常小,压缩比大于快速傅里叶变换的压缩比。在大批量地震数据处理中可以使用小波包变换压缩地震数据。     

基于物理意义的示功图凡尔开闭点精确提取

凡尔开、闭点的提取是抽油井示功图识别与量化分析的基础,对抽油井故障诊断、功图量油等具有重要作用.根据有杆抽油泵的工作原理和凡尔开、闭点的物理意义,对地面示功图上凡尔开、闭点位置进行了理论分析,提出了一种精确提取地面示功图上凡尔开、闭点的方法.在位移-时间曲线上确定上、下死点后,对载荷-时间曲线进行分区、去噪(平滑去噪、拟合去噪、迭代去噪)后,直接采用穷举比较法寻找最优解,从而确定固定凡尔和游动凡尔打开点(B点、D点);采用相同方法再确定游动凡尔和固定凡尔的关闭点(A点、C点).编制了相应的软件,并利用1 000多个算例进行验证(包括多种故障算例),结果表明该方法能精确确定示功图上凡尔开、闭点位置.     

地震数据存储设备的性能及其在地震仪器上的应用

本文介绍了目前物探行业常用的各种数据存储设备的性能及应用情况,从现行的地震数据转录及存储方式入手对IBM-3490E、IBM-3580、SONY-SAIT、IBM-3592等磁带机数据存储性能进行了细致地分析,并对未来几年地震数据存储设备的选型进行了展望。     

Using the curve moment and the PSO-SVM method to diagnose downhole conditions of a sucker rod pumping unit

Downhole working conditions of sucker rod pumping wells are automatically identified on a computer from the analysis of dynamometer cards. In this process, extraction of feature parameters and pattern classification are two key steps. The dynamometer card is firstly divided into four parts which include different production information according to the "four point method" used in actual oilfield production, and then the moment invariants for pattern recognition are extracted. An improved support vector machine (SVM) method is used for pattern classification whose error penalty parameter C and kernel function parameter g are optimally chosen by the particle swarm optimization (PSO) algorithm. The simulation results show the method proposed in this paper has good classification results.     

利用平衡双正交多小波变换进行地震数据去噪与压缩

本文通过实例讨论了利用平衡双正交多小波变换对地震数据进行去噪处理和数据压缩的过程。去噪过程为 :1在多小波变换域上 ,利用高频高波数分量来估计随机噪声的方差 ;2利用地震记录的方差减去噪声的方差得到有效信号的方差 ,从而求出阈值 ,并采用软阈值处理方法进行去噪 ;3利用多小波反变换公式得到去噪后的信号。数据压缩过程为 :1利用平衡双正交多小波 BSA6 /6把地震数据分解成 4层 ,每次只对低频部分进行分解 ;2重排每个 2× 2子块 ,使得具有相同空间位置关系的 4个系数排在一起 (原来的 1 6个子块变为 4个子块 ) ,从而满足 SHIFT编码方案中所要求的父子关系 ;3对每个等级树进行嵌入式编码 ,利用改进的小波零树编码方案压缩地震数据。试验结果表明 ,文中方法优于单小波去噪与数据压缩方法。