潜油电泵监控和故障预测制造技术

监控提供到油井中的潜油电泵的电流，基于小波分析和相位图分析对从监控获得的数据执行信号处理。能够在初期检测出诸如由于在泵中或周围积累的水垢引起的潜油电泵的早期故障。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】【专利摘要】监控提供到油井中的潜油电泵的电流，基于小波分析和相位图分析对从监控获得的数据执行信号处理。能够在初期检测出诸如由于在泵中或周围积累的水垢引起的潜油电泵的早期故障。【专利说明】潜油电泵监控和故障预测专利技术人:M0HAMEDNABIL N0U1-MEHIDIAHMED YASIN BUKHAMSEEN
本专利技术涉及油井中的潜油电泵的性能监控和故障预测。
技术介绍
潜油泵用在不同深度和流速处的井中用于石油生产。所述泵一般是电动的，被称为潜油电泵(ESP)。ESP是被称为人工举升(artificial lift)的多种形式中的一种。ESP设置在油井中的管道内且被设置为相对有效率的生产形态。 在石油生产中所使用的ESP系统包括在生产井口或平台处的地面组件和设置在油井中生产地层处的生产管道或套管内的地下组件。地面组件包括电机控制器和地面电缆以及变压器以将动力传递到井下的地下组件。油井中的地下组件包括泵、泵电机、流体密封和供电电缆。 井下ESP泵在油井中的操作深度处浸在被泵送的油井流体中并通过电动泵机(其通过供电电缆从地面接收操作动力)提供的动力将地层流体泵送到地面。 在地层生产期间，在ESP、油井管道和其他地下装备中及周围出现来自地层流体的矿物质沉积物，引起周期性发生的问题。矿物质沉积物被称为水垢。在ESP机组中常见故障原因中的一个是泵级中的水垢积累，在泵轮叶片附近逐渐形成水垢并最终阻塞流体流动。水垢沉积物导致泵效率的逐渐降低直到最终产生泵故障。 水垢和其他地下条件以及长期运行带来的问题最终导致井下ESP组件(通常是泵)的故障。通常在系统被从油井拉出或取出之后对ESP组件故障的起因和原因进行分析。在ESP被从油井移除之后通常所使用的分析方法是详细的DIFA (拆开检查&故障分析)处理，其中ESP组的每个组件被仔细地分析以找出故障的本质。经验显示通常20%以上的故障原因是电机故障引起的。 然而，正如所指出的，这种形式的故障分析只能在故障发生之后，井下或地下ESP组件已经从油井取出之后执行。ESP故障以及将其从油井移除导致油井生产被中止。油井生产只有在替换的ESP地下系统被安装在油井中时才能恢复。油井生产因此在调度修井机并将其运输到油井所需的时间加上安装替换ESP地下系统的时间期间中断。
技术实现思路
简而言之，本专利技术提供了新的和改进的基于对泵电流的分析来监控油井中的潜油电泵的性能的设备。根据本专利技术的设备包括泵电流能量的频谱分析器，以及识别泵电流的时间变化的泵电流波形的小波分析器。所述设备还包括在泵送期间识别泵的动态行为的泵电流分析器，以及基于泵电流的波动形成所识别的泵的动态行为的测量值的相空间分析器。所述设备的图形化界面从所述多个分析器形成指示以监控泵性能从而检测出泵性能扰动。 本专利技术还提供了新的和改进的基于对泵电流的分析来监控油井中的潜油电泵的性能的方法。泵电流能量的频谱被分析，泵电流的波形被分析以识别泵电流的时间变化。泵电流被分析以识别泵送期间泵的动态行为，基于泵电流的波动形成所识别的泵的动态行为的测量值。形成所述分析结果的指示用于监控泵的性能以检测出泵性能的扰动。 【专利附图】【附图说明】 图1是油井中的潜油电泵的示意图。 图2是流到潜油电泵的电机电流随着时间推移的示例记录的曲线图。 图3是用于潜油电泵的根据本专利技术的诊断信号处理组件的示意图。 图4A是潜油电泵的电机电流记录的示例傅里叶变换图的绘图。 图4B是潜油电泵的电机电流记录的示例小波电流图的绘图。 图5是根据本专利技术处理所获得的示例相空间图。 【具体实施方式】 参考图1，示出了在油井10中的形成在套管14中的若干射孔12的位置处的允许来自地下储层中的地层16的石油和其他碳氢化合物流体进入入口或引入部分15的潜油电泵组P。套管14还可以被衬套安装在油井10中的更大直径的套管内。潜油电泵组P的泵部分20浸入在套管14中的流体中。在射孔12的井深处，潜油电泵组P在套管14内被挂在管道22上使得泵部分20可以如24处所示般带动或泵送套管14内的流体到地面上的收集设施。 泵部分20包括适当数量的由交流电泵电机26驱动的离心泵级。泵电机26通过电缆28接收来自地面的适当电源30的操作电功率。泵电机26驱动贯穿适当密封的轴以驱动潜油电泵组P的泵部分20的离心泵级。泵部分20是传统的且包括很多叶轮和扩压器级。 图1的潜油电泵组P装备有监控或记录系统32来持续记录关于潜油电泵组P的不同的操作参数以确保泵送系统和相关传感器的良好功能。作为潜油电泵组P的控制和监控方案的一部分，通过电缆28提供给泵电机26的操作功率的电流波形与其他操作参数(例如流体速度、泵速、引入和排放压力等)一起被持续记录。 根据时间的电流幅值的示例泵电流记录在图2中的波形40示出。电流记录波形40示出了在如42处所示的泵组故障之前的几周时间的ESP电机电流的示例。从图2可以看到在故障之前的几天时间，泵电流波形40显示泵性能趋势的实质变异。 根据本专利技术，诊断处理器44 (图3)执行泵电机操作的提前信号分析来监控由于水垢积累引起的泵电机故障可能性。该信号分析可以是通用计算机上的计算机实施方法，或者可以是专门配置的数字信号处理电路或芯片，或者是两者的组合。诊断处理器44处理从记录系统32接收到的由调理电路45(图3)调理和转换为用于数字处理的格式的泵电流信号记录。诊断处理器44分析泵电流记录以识别泵电机26 (图1)的动态行为和性能。 根据本专利技术，诊断处理器44包括多个对由记录系统32记录在电机电流信号中的几个方面的变化进行分析的模块以动态追踪泵操作并在实际故障之前将预示泵电机可能发生故障的事件示出。如图3所示，由记录系统32所收集的电机电流信号的时间序列由傅里叶变换分析器模块46、小波变换模块48以及相位吸引子模块50来分析。 傅里叶变换分析器模块46是作为程控数字信号处理器或专用处理电路操作以通过傅里叶分析来分析泵电流信号波形的处理器。傅里叶变换分析器模块46提供存在于泵电流中的功率或能量的根据其频谱上的频率变化的测量值。傅里叶变换分析器模块46提供泵电流波形在确定时间窗口中的信号特性的指示。分析器模块46的傅里叶分析产生单一频率范围的功率谱的能量密度。在优选实施例中傅里叶变换分析器模块46优选地执行称为快速傅里叶变换的信号处理技术。由快速傅里叶变换分析获得的功率谱允许确定在泵故障之前的时间在泵组P中的泵电流中存在的频率范围并且识别如果存在的泵电流的特征频率。 图4A示出了从模块46获得的傅里叶变换图的示例。在实际应用中，如图4A那样的图是彩色的以更详细地示出相关数据。图4A的傅里叶变换图显示了电机电流记录的特征频率并呈现出最大幅值，这些最大幅值对表明与作为ESP电机轴上的额外负载的水垢累积相对应的信号中的奇异结构的频谱起决定性作用。 小波变换分析器模块48 (图3)对由记录系统32所提供的泵电流记录执行小波分析。小波变换分析器模块48同样可以是作为程控数字信号处理器或专用处理电路操作以通过小波变换分析对泵电流信号波形进行分析的处理器。 小波变换分析器模块48是确定时域中泵电流波形的信号特征变化的模本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于对泵电流的分析来监控油井中潜油电泵的性能的设备，包括：泵电流能量的频谱分析器；识别泵电流的时间变化的泵电流波形的小波分析器；识别泵送期间泵的动态行为的泵电流分析器；基于泵电流波动形成所识别的泵的动态行为的测量值的相空间分析器；和从所述多个分析器形成指示以监控泵性能从而检测出泵性能扰动的图形化界面。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：穆罕默德·纳比尔·努依梅希蒂，艾哈迈德·亚辛·布哈姆森，
申请(专利权)人：沙特阿拉伯石油公司，
类型：发明
国别省市：沙特阿拉伯;SA