BP神经网络在电潜泵井故障诊断中的应用

电流卡片是诊断电潜泵井故障诊断的主要依据,目前主要由技术人员凭经验手动完成,难以实现快速大批量诊断,诊断结果准确性受工程师技术水平与工作状态影响较大。提出了应用BP神经网络进行电潜泵故障诊断的方法,首先集合专家经验,对不同工况电流卡片的特征进行分析,得到特征样本库。然后对样本库进行学习训练,得到神经网络计算所需的权值和阈值,并进行保存。将要诊断的电流卡片的特征数据输入,运用BP神经网络识别算法计算得到相似度。最后根据相似度的大小找出与样本库中最接近的故障类型作为该潜油电泵的故障类型。通过编程应用,证明提出的方法可以准确、快速、批量地诊断电潜泵井工况,可推广应用。     

海上机采井运维数字化转型与故障预警方法的研究与应用

降低机采井故障率和减少躺井时间是提高油井时率的关键因素。通过研究海上智能采油系统,建立了电潜泵智能分析模型,实现了电潜泵故障诊断、预警,并提供处置措施,有效降低了机采井故障率和躺井时间。机采井故障预警方法在渤海A油田226口电潜泵采油井成功试点应用,对电潜泵故障诊断预测准确率超80%,平均提前28.5 d预测躺井故障,通过及时安排修井减少躺井时间,为机采井智能监控、科学研判分析、调整和管理提供了高效的技术手段,可有效推动海上机采井运营管理的数字化转型。     

电潜泵井系统模拟分析与优化决策

对电潜泵井生产系统的研究目前还不完善,大多数油田主要是靠经验进行优化设计和日常管理。由于没有系统的考虑所有的因素,直接影响了电潜泵的抽油效果和运转寿命,从而未能最大限度地发挥油井的产能。"电潜泵井系统模拟分析与优化决策软件"通过对计算模型拟合优选出最适于该油井的计算模型,借助电潜泵井宏观控制图进行工况分析,发现问题井和潜力井,并针对问题井和潜力井分别进行分析,最终通过泵型优选和生产参数优化来解决这2类井的问题,保证了电潜泵井能够长期稳定的处于合理的工况状态。通过现场应用证实了该软件的适用性和可靠性,较大幅度地提高了电潜泵井的系统效率和产液量,显著提高了电潜泵井的经济效益和管理水平。     

电潜泵采油系统效率优化设计

为了降低彩南油田潜油电潜泵采油井的耗电量,提高其系统效率,文章以电潜泵井各部分功率损失与系统效率的关系为基础,从电潜泵井产液量、动液面、配套电机功率、电泵扬程、下泵深度等参数入手,编制了电潜泵工况分析及优化设计软件,并应用该软件对彩南油田21口电潜泵井耗电量高、系统效率低的问题进行了原因分析,且对21口井重新进行优化设计。通过优化后的效果分析,系统效率提高了20.01%,吨液耗电降低了6.67 k W·h,年节约电费262.41万元。     

电潜螺杆泵过程控制故障模型与智能诊断方法

故障诊断指标具有非线性可分相似性、故障与征兆关系不确定性等特点,使得电潜螺杆泵机组难以有效进行现场故障诊断。基于统计过程控制拓展判异准则和经验判断、多参数规则图版、故障权重因子和现场采集数据归一,构建电潜螺杆泵机组现场故障诊断模型,并提出一种多参数过程控制的故障诊断方法。将电潜螺杆泵机组运行和故障类型划分为12种工况,选取电参数、生产参数等7种表征油井生产工况的特征参数,确定现场故障工况判断准则和权重因子,结合过程控制拓展判异准则判断趋势和数据反馈,分析并输出最大概率的故障。依据新疆油田20余口故障井现场所测参数进行实例计算与验证分析,结果表明多参数过程控制与数据反馈现场故障诊断系统具备较强分析功能和直观表现性,能够准确识别电潜螺杆泵机组故障。该方法可为及时诊断和准确判定电潜螺杆泵机组现场运行工况及其故障提供了理论依据和技术支持。     

水源井自动保护智能控制仪的研制与应用

安塞油田水资源匮乏,油田生产生活用水均来自水源井。但由于水源井受季节、下泵深度、电潜泵选型等因素影响,地层涌水量不平稳,易造成水源井电潜泵干抽而烧毁;此外地层出砂也导致水源井电潜泵卡泵等故障频繁发生,极大影响水源井正常供水。鉴于此,研制并应用了水源井自动保护智能控制仪。该仪器具有抽空自动停机和欠、过载自动停机保护功能,解决了水源井电潜泵干抽问题和因砂卡等原因造成的水源井电潜泵故障问题。现场应用表明,该仪器可降低工人的劳动强度,节能效果显著,每年可节约大量资金。     

变速电潜泵排水采气井数据分析诊断技术

通过对电潜泵排水采气井数据分析诊断技术的研究井结合SC—4数据采集仪在现场的应用，为优化入井设计参数，提高实施的成功率及入井安装质量，加强运行过程中动态实时监测，及时分析机组运行情况，使变速电潜泵排水采气工艺更趋完善。     

电潜泵井非故障停产的原因及对策

在对电潜泵井非故障停产进行大量调查研究的基础上 ,分析了造成电潜泵非故障停泵失效的主要原因是油井出砂和频繁停泵。据此 ,提出了防止电潜泵井非故障停产的对策 :( 1)优化管柱 ,减少进泵含砂量 ,避免卡泵 ;( 2 )减少电潜泵井非故障停泵次数 ;( 3)非故障停泵后采取再开泵保障措施 ,包括停泵前实施洗井顶替含砂井液 ;防止井液倒灌等。     

电潜泵故障诊断技术研究现状及发展趋势

介绍了电潜泵故障诊断的传统诊断方法和现代诊断方法,分析了这2类诊断方法存在的主要问题。结果认为,现有的电潜泵故障诊断方法已不能满足油田实际生产的需要,应开展新型诊断技术的研究。为此,指出电潜泵故障诊断技术的发展趋势为:建立电潜泵机组在线监测诊断系统;利用振动信号对电潜泵故障进行诊断;将多种诊断方法相结合,形成一套新的诊断方法,这样可大大提高电潜泵机组故障诊断的准确性和全面性。     

海上油田电潜泵工况远程监控系统设计

海上油田90%以上的油井采用电潜泵开采,单井日产量较大,日常生产管理对油井的生产时效性要求较高,一但电潜泵出现运行故障,将导致严重的产量损失。针对该问题,设计了1套海上油田电潜泵工况远程监控系统。介绍了该远程监控系统的架构、硬件及软件、数据采集及网络通信设计,客户端监控功能、监控界面。该远程监控系统实现了对机采井电潜泵及井下泵工况的实时采集、监控和分析,有效降低了电潜泵故障率,同时也提高了油田生产效率。     

机理仿真与数据驱动融合的电泵举升故障诊断预警理论研究进展

在复杂、不确定、非结构化的油藏环境中，潜油电泵举升井的工况诊断预警优化决策成为智能油井研究的热点与难点问题之一。阐述了机理仿真、数据驱动、专家系统、机理仿真与数据驱动融合等技术在电泵举升故障诊断预警领域的研究与应用进展，探讨并展望未来电泵举升故障诊断预警技术的发展方向与重点。综述研究表明:建立客观准确的反映电泵运行动态工况特性的机理模型和快速精确求解极具挑战性，基于数据驱动诊断模型未必能完整描述电泵生产系统工况的真实映射关系，电泵生产故障诊断推理机理及专家系统的自学习能力有待加强。提出基于机理仿真与数据分析方法相融合的数字孪生技术必然成为研究复杂电泵抽油生产系统故障诊断预警的核心技术。     

深度学习的电泵井产液量动态预测模型

电泵井产量的动态预测对认识油井供排协调、电泵设备工况、改善工作制度、提高产量和节能降耗具有重要指导意义。根据电泵井静态数据、生产动态数据、举升设备的工况数据,利用皮尔逊相关系数分析方法,分析了影响潜油电泵工作特性因素的关联性,根据主成分分析方法(PCA)进行数据降维确定主控参数,并综合考虑了电泵机组设备工况的变化趋势和前后关联性,应用长短期记忆神经网络(LSTM)建立了电泵井产量时序预测模型。利用某油田现场实际数据对产液量进行预测,并与BP神经网络的预测结果相比较。研究结果表明,基于LSTM模型的电泵井产液量预测值与现场实际值高度一致,预测模型拟合效果更好,预测精度更高,考虑因素更全面、应用更方便、结果更可靠,进而为潜油电泵生产的产液量动态预测提供了一种新的方法,为潜油电泵工作制度调整以及合理选泵设计提供依据。     

QHD32-6油田电泵井憋压曲线模型的设计与应用

为加强QHD32-6油田电泵井管理和有效判断电泵井井下工况,根据电泵井工作原理和井下流体力学理论,结合电泵井结构特征,对电泵井憋压值与时间的变化关系进行论证分析,从而建立了电泵井憋压曲线模型。该模型可绘制并分析不同工况下电泵井憋压曲线及其对应规律。实际应用表明,该电泵井憋压曲线模型(结合其他生产及测试资料)可实现对电泵井井下工况的相对准确分析,为现场施工提供理论依据。     

基于系统分析的潜油电泵机组综合诊断模型

将系统概念应用于潜油电泵机组的诊断,将电泵机组分解成3个子系统.结合系统的特点,综合这3个子系统所构成的诊断模型,提出了潜油电泵机组的综合诊断方法.根据系统工程理论,对潜油电泵、潜油电机等井下机组的运行工况、特性、技术参数以及油井地层资料、生产资料、井中流体资料等进行了综合分析,并根据电流卡片、水力实验数据,建立了潜油电泵井下机组综合诊断模型.采用对比测试法,利用电流卡片、井下数据采集及远传技术,计算出井下潜油电机和潜油电泵运行的相关参数.与潜油电泵特性参数相比较,可以实现对潜油电泵机组的综合诊断.     

基于位图的潜油电泵卡片特征提取方法研究

~~Research on Pick-up Feature of ESP Recording Charts Based on Bitmap ImagesBian Shaoqi(1988)pattern Recognition,Beijing;Tsinghua University Press, pp. 32-41 Coben, D. J. (1997) Condition Monitoring of Electric Submersible Pump in the Captain Field. Jo…     

基于IRML的油气加工系统多层次故障传播模型研究

大多数油气加工生产事故是由于系统中相互关联的设备或子系统发生连锁失效而导致,设备或子系统的相互作用关系使故障传播行为呈现复杂性且强非线性的特征,故此,采用基于系统弹性分析建模语言(IRML)的多层次故障传播模型对石油加工复杂系统故障行为特征进行定性、定量分析。该模型分为静态分析模块和动态分析模块,前者静态分析故障传播结构特征,后者通过故障情景模拟动态分析故障演化机理。通过案例分析,建立了常减压蒸馏系统的多层次故障传播模型,分析该系统故障传播行为的静态特征和动态特征。结果表明,多层次故障传播模型适用于油气加工系统复杂且强非线性的故障行为建模,建模参数可表示复杂系统的结构特征和故障传播行为模式,可进一步用于油气加工系统中故障传播趋势预测、故障溯源和柔性诊断等方面的研究。     

基于机器学习的电潜泵工况诊断

为了减少电潜泵井电流卡片工况识别分析时的人为误差,建立了使用实时电流数据的基于机器学习的工况诊断模型。首先使用特征工程的方法,对电潜泵运行过程中的电流数据提取特征值;其次使用主成分分析法对特征值进行无监督降维聚类,并将聚类后的结果与实际工况进行对比证明聚类的有效性;然后使用降维后的带标签数据,建立逻辑回归模型;最后将未经训练的数据代入模型并进行误差分析。对A油田56口电潜泵井高密度实时电流数据进行了基于机器学习完整流程的工况诊断,结果表明,该模型在降低计算复杂度的同时,成功实现了正常工况、泵抽空、过载停泵、频繁短周期运行等4种常见工况的分类识别,诊断准确度、精确度、召回率均在80%以上,F₁分数85%,达到了期望的分类效果,证明了应用机器学习方法,使用实时电流数据对电潜泵工况诊断的可行性和可靠性。     

断裂带封闭势研究及应用

断层是由一系列破裂面或次级断层组成的带,断层规模越大,断裂带也越宽且结构越复杂。这种断裂带对断层封闭性有重要影响;断裂带能否封堵油气,取决于断裂带能否在空间上形成连续的遮挡以及断裂带连通的孔隙喉道是否足够小,并能够封闭烃柱;断裂带封闭势的值越大,越有利于断层封闭。东辛油田营1断块营32断层由北向南、从沙二段第1砂层(Es21)到第11砂层(Es211)断裂带封闭势逐渐减小,反映了营32断层北部封闭性好于南部,上部封闭性好于下部。这说明了同一条断层封闭的差异性及动态性。     

基于井口憋压分析的电泵井工况诊断

电泵井的电流卡片无法有效判断电泵或管柱漏失、泵举升能力下降、泵效低等故障,针对此问题,提出了电泵井井口憋压（不停泵关闭井口）诊断流程及方法。通过分析憋压前井筒中气液流动状态,结合电泵特性曲线和油井流入动态曲线,建立了理论憋压曲线模型,并且确定了曲线特征参数的提取方法,通过与实测憋压曲线特征参数的对比来判断故障类型。现场应用表明该方法可以成为电泵井工况综合诊断分析的有效手段。     

断棱刻画在沈家铺油田油藏描述中的应用

在黄骅坳陷孔南地区沈家铺油田油藏描述中,将钻井、地震、建模、动态分析多种技术相结合,对目的层断棱进行精细刻画。通过密井网的井震联合进行精细地层划分对比,确定井上断点位置;利用多种地震属性识别断裂系统,并加大地震测线解释密度,结合生产动态资料分析,进行断层精细刻画及层位追踪,确定断层面的形态;将地震解释成果直接输入到建模软件中,快速建立起高精度的三维断层模型,依据密井网单砂层划分结果绘制微构造图,并确定单砂层在断层面的交线位置,从而精细刻画断棱的形态。现场应用效果表明,运用该方法进行断棱刻画,解释精度高,能为断块开发调整提供可靠依据。