潜油直驱螺杆泵井下工况监测系统研究

以潜油直驱螺杆泵为代表的无杆举升技术的应用范围越来越广,但是潜油直驱螺杆泵难以检查运行状态,导致运行成本增加。为此,设计了潜油直驱螺杆泵井下工况监测系统。该系统可监测井下的温度和压力信息,提前发现系统故障,保证系统的正常运转,并为故障诊断提供依据。工况监测系统采集井下的温度压力信号,将信号调制后采用电力载波的方式通过动力电缆将信号传递到地面,并解调显示在地面设备上。试验中井口显示的数据与实测数据误差在1%以内。该系统可以准确监测到井下信号并且可以正确地在井口显示,为潜油直驱螺杆泵的稳定运行提供了保证。     

潜油直驱螺杆泵

潜油直驱螺杆泵采油技术利用动力电缆将电力传送给井下潜油电机,电机通过柔性联轴器直接驱动螺杆泵转子转动,井液经过螺杆泵增压后,被举升到地面。潜油直驱螺杆泵采油技术解决了有杆泵的杆管偏磨问题。现场试验表明,潜油直驱螺杆泵系统安全可靠,运行平稳,结构简单,操作方便,具有广泛的推广应用前景。     

结合小波包与神经网络的压缩机故障诊断方法

介绍了一种针对滚动转子式压缩机故障的小波包神经网络诊断方法。利用压缩机壳体顶部或侧部获取的振动信号, 通过小波包分解与单支重构, 提取出该振动信号各频率段的能量作为特征信息, 利用BP神经网络将正常和异常压缩机区别开来。此方法具有检测效率高、可靠性高等优点, 受生产现场环境的干扰小, 可用于压缩机产品的在线诊断。小波包与神经网络诊断方法对其他机械设备的故障实时在线诊断也具有一定的工程实用价值。     

潜油直驱螺杆泵采油系统生产参数优化

运用节点分析和最优化方法,结合油井供液能力、螺杆泵工作特性和采油系统的协调条件,研究潜油直驱螺杆泵采油系统合理的生产参数。以系统效率为最优目标,建立潜油直驱螺杆泵效率优化设计模型,通过Matlab软件编制潜油直驱螺杆泵采油系统生产参数优化程序,从而快速、准确地确定合理下泵深度和螺杆泵最佳转速。优化结果与现场数据相符,表明所编制的优化程序是可行的。     

基于BP神经网络的螺杆泵井故障诊断方法

将神经网络原理应用于地面驱动螺杆泵采油系统的故障诊断,采用改进的BP神经网络,根据螺杆泵井的故障特点,通过理论研究,选取能够表征油井生产状态的状态变量作为神经网络的输入向量,归纳出常见的螺杆泵井故障形式作为目标输出。同时采集了大量现场数据,并进行分类整理,构成了网络的训练样本。通过对网络进行训练,获得具有一定泛化能力的网络。利用VB与Matlab编制的相应软件进行螺杆泵井的故障诊断,获得了正确的诊断结果,证明该方法具有一定的实用性。     

小排量高扬程潜油直驱螺杆泵研制与应用

针对大庆油田外围采油厂举升扬程在1 800 m以内的低产深井存在泵效低、杆管偏磨严重、举升能耗高等问题,通过对前期潜油直驱螺杆泵机组优化升级,研制出小排量高扬程潜油直驱螺杆泵.室内试验得出,优化后的机组在额定转速300 r/min条件下、举升压力19 MPa以内,泵效均能达到60％以上.现场应用表明,该直驱螺杆泵比抽油...     

往复泵泵阀故障智能诊断系统

通过小波分析提取往复泵泵阀的故障特征,以能量为元素可以构造一个特征向量。然后建立合适的神经网络,并采用通过小波包变换得到的特征向量作为样本数据对神经网络进行训练,确定其网络结构及其参数,从而实现对往复泵泵阀故障的智能故障诊断功能。     

钻井泵液力端故障诊断新方法

往复泵液力端故障原因及故障与征兆间对应关系复杂,为了全面地利用获取的振动信号资源,得到更全面、准确的诊断结果,将分析得到的幅值域的峭度指标、峰值指标、脉冲指标、裕度指标、波形指标和歪度等6个参数,频域的重心频率、均方根频率、频率标准差等3个参数以及32个小波包分频带能量值作为神经网络输入的备选特征向量,由此形成了液力端综合振动信号特征参数的神经网络诊断系统。为了对网络的性能进行比较,分别构建了BP网络和RBF网络。将上述特征输入向量作不同组合,分别输入该网络并进行训练诊断和效果对比,由此求得了最优诊断系统组合。利用此神经网络诊断系统,对现场实际使用的钻井泵液力端进行了多次的测试分析和调试,证明这种方法对钻井泵液力端的故障诊断是行之有效的,可取得较高的诊断准确率。     

潜油螺杆泵直驱单元组合超细长永磁电机研究

针对传统潜油螺杆泵用驱动电机在制造、运行以及维修等方面存在的问题,提出一种潜油螺杆泵直驱超细长比单元组合式永磁电机。在介绍该种电机的组合方式和结构特点之后,采用场路结合的方法进行了电机电磁设计,并利用有限元法分别对电机定、转子结构进行优化设计,得到了电机的空载磁场特性,最后对样机进行了空载反电势和负载测试试验。样机试验结果验证了场路结合计算方法的准确性和电机定、转子结构优化设计的有效性。理论研究结果和样机试验结果对比表明,该种单元组合式永磁同步电机结构可行,可广泛应用于潜油螺杆泵直驱系统中。     

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。