【技术实现步骤摘要】
一种有杆泵抽油井充满程度识别方法
本专利技术涉及石油开采
,尤其涉及一种有杆泵抽油井充满程度识别方法。
技术介绍
随着油田开发过程不断推进,油层能量逐渐衰减,驱油能力下降,油井便会由开发初期的自喷生产转为依靠人工举升方式生产,其目的是获得较大的井底生产压差,保证油井具有较高的产量。据统计,全世界拥有约92万口油井,其中约90%以上为人工举升机械采油井,且普遍采用游梁式抽油机井有杆泵采油(简称有杆泵抽油井或有杆抽油系统,俗称“磕头机”),有杆泵抽油井结构如图2所示。我国在用有杆泵抽油井约10万口以上,年耗电量占油田总耗电量的30~40%,能耗费用是影响采油成本的主要因素之一,由于有杆抽油系统效率在国内一般地区平均只有12~23%,先进地区也不到30%,因而节能潜力巨大。伴随国内大部分油田进入开发中后期,不断降低的产量输出与持续增加的产能消耗的矛盾日益显现,油田节能降耗减排形势严峻。对油田目前落后的生产、管理方式进行升级改造,建设智能油井、油田物联网和智慧油田,提高自动化、信息化水平,走一条节能降耗减排、控制采油成本、提高产能比的稳产道路,将是实现我国油田未来可持续发展、确保国家能源战略安全的必然选择。当油井转为依靠人工举升方式生产,受地层压力降低、地层渗透率变差和砂(气)锚堵塞等综合复杂因素影响,使得相当数量的油井不同程度地存在间歇出液,或者充满程度不足(抽空)的现象,这不仅造成了抽油设备的无效磨损,还导致了电能的浪费。因此,连续实时监测有杆泵抽油井的充满程度,并及时调整抽汲参数以实现井下供排协调,对于油 ...
【技术保护点】
1.一种有杆泵抽油井充满程度识别方法,其特征在于包括如下步骤:/n步骤1:以固定采样频率对有杆抽油系统所用三相异步电机的电压、电流、有功功率及功率因数进行连续实时的高速检测,对已获得的连续多个冲程的有功功率数据采用快速傅里叶变换FFT算法确定抽油机冲程周期;/n步骤2:利用动态差分阈值法确定瞬时功率和功率因数的最小值,结合抽油机冲程周期或人工辅助功能,辨识出上、下死点在功率波形中的位置;/n步骤3:根据现场输入的下泵深度、抽油泵直径、使用冲程、井液密度、油藏压力、油管规格、井口油压、抽油杆柱组合和抽油机几何尺寸数据,结合抽油井同构机理模型实现对有杆泵采油的全过程预测,从而自动生成不同生产工况下包括三相异步电机的电压、电流、有功功率和功率因数在内的电参数样本簇;/n步骤4:提取上述电参数样本簇中有功功率的多个不同特征值并确定各个特征值的阈值,以重构产生式有杆泵抽油井充满程度不足工况诊断规则库,并利用规则库中的样本训练充满程度不足再生工况诊断模型;/n步骤5:将实测的多冲程有功功率数据相叠加进行均值滤波以消除随机噪声,进而采用中值滤波抑制脉冲噪声,从而获得一个完整冲程周期的参考有功功率曲线 ...
【技术特征摘要】
1.一种有杆泵抽油井充满程度识别方法,其特征在于包括如下步骤:
步骤1:以固定采样频率对有杆抽油系统所用三相异步电机的电压、电流、有功功率及功率因数进行连续实时的高速检测,对已获得的连续多个冲程的有功功率数据采用快速傅里叶变换FFT算法确定抽油机冲程周期;
步骤2:利用动态差分阈值法确定瞬时功率和功率因数的最小值,结合抽油机冲程周期或人工辅助功能,辨识出上、下死点在功率波形中的位置;
步骤3:根据现场输入的下泵深度、抽油泵直径、使用冲程、井液密度、油藏压力、油管规格、井口油压、抽油杆柱组合和抽油机几何尺寸数据,结合抽油井同构机理模型实现对有杆泵采油的全过程预测,从而自动生成不同生产工况下包括三相异步电机的电压、电流、有功功率和功率因数在内的电参数样本簇;
步骤4:提取上述电参数样本簇中有功功率的多个不同特征值并确定各个特征值的阈值,以重构产生式有杆泵抽油井充满程度不足工况诊断规则库,并利用规则库中的样本训练充满程度不足再生工况诊断模型;
步骤5:将实测的多冲程有功功率数据相叠加进行均值滤波以消除随机噪声,进而采用中值滤波抑制脉冲噪声,从而获得一个完整冲程周期的参考有功功率曲线,并提取特征值;
步骤6:采用充满程度不足再生工况诊断模型识别深井泵是否未充满,若诊断为泵未充满则执行步骤7,反之,给出充满程度为100%的结论;
步骤7:根据抽油井处于充满程度不足工况时的电参数特征和与其对应的曲柄角位移,结合光杆位置随曲柄角位移变化的规律确定深井泵有效活塞行程;
步骤8:根据抽油井同构机理模型计算得到最大活塞行程,按活塞有效行程与最大行程之比最终确定深井泵充满程度。
2.根据权利要求1所述的一种有杆泵抽油井充满程度识别方法,其特征在于:所述提取有功功率的多个不同特征值包括:周期平均功率、上行平均功率、下行平均功率、上行功率峰谷值、下行功率峰谷值和上下死点功率,以上述特征值作为有杆泵抽油井充满程度识别的依据。
3.根据权利要求1所述的一种有杆泵抽油井充满程度识别方法,其特征在于:所述抽油井同构机理模型采用同构独立模块化方法建立,分别建立电动机、皮带-减速箱传动装置、四连杆机构、杆-管-液柱耦合振动、抽油泵抽汲过程、环空液面变化规律以及油井附近油藏子系统的数学模型。
4.根据权利要求3所述的一种有杆泵抽油井充满程度识别方法,其特征在于:所述抽油泵抽汲过程子系统的数学模型是按照井液从井下被抽汲至地面的过程中气液质量比恒定原则,描述泵腔压力、进泵流体流量、泵腔内液体体积与柱塞位置之间关系的动态建模方法。
5.根据权利要求1所述的一种有杆泵抽油井充满程度识别方法,其特征在于:所述步骤4的过程如下:
步骤4.1:在抽油井同构机理模型生成的电参数样本中提取有功功率的周期平均功率阈值、上行平均功率阈值、下行平均功率阈值、上行功率峰谷阈值、下行功率峰谷阈值和上下死点功率阈值;
步骤4.2:根据现有实测的泵未充满的示功图与电参数样本、油井日运行报表和油田专家先验知识,经由统计分析确定油井所有充满程度不足模态特征;
步骤4.3:利用抽油井同构机理模型和充满程度不足模态特征,建立泵未充满模态搜索树,重构产生式抽油井充满程度不足工况下的电参数样本集再生规则,建立不同程度泵未充满时的电参数样本集;
步骤4.4:利用充满程度不足工况再生规则产生的样本集对对抗网络GAN模型进行训练,得到工况诊断模型;训练时将充满程度不足特征作为模型输入,输出则为泵未充满程度编号;
所述未充满程度分为严重、中等和轻微三类,分别用1...
【专利技术属性】
技术研发人员:袁春华,李翔宇,高宪文,王明顺,侯延彬,张斌,陈露,韩彦爽,石锐,陈炳君,宇文亚民,
申请(专利权)人:沈阳理工大学,
类型:发明
国别省市:辽宁;21
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