一种基于示功图特征的抽油机井异常工况诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种基于示功图特征的抽油机井异常工况诊断方法，该方法首先通过分析抽油机悬点采集的示功图数据的曲线轮廓特征，利用初始点、载荷最大点、位移最大点及载荷最小点四个特征点将示功图数据分为加载、上行程、卸载、下行程四段；然后采用最小二乘法求取上下行程拟合直线斜率、标准误差平方和等特征值，对加载、负载段曲线数据求端点连线与数据点作差得到加载、卸载段特征值；最后结合标定的特征值边界误差阈值建立出抽油机井的异常工况诊断模型，根据该模型进行抽油机的多故障现场诊断。该方法可以实时、高效地管控抽油工程现场，达到自动诊断、提高安全生产性的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于示功图特征的抽油机井异常工况诊断方法
本专利技术涉及油田工况诊断领域，具体而言，是通过提取抽油机示功图曲线轮廓特征，诊断抽油机井异常工况的方法。
技术介绍
石油作为一种重要的能源和化工原料，在当前油田资源有限的情况下，开发采油工况故障诊断系统对于管控油田采油作业的安全高效进行具有重要意义。作为采油工程中的关键设备，抽油机通过电机高速旋转带动多级连杆摆动，实现井下活塞作上下、垂直的往复运动，将油抽出井筒。抽油机的安全运行直接影响了油田产量及生产状况，但由于国内各大油田的工况复杂，抽油机出现气体影响、供液不足、活塞上下碰泵等故障的概率很高，图1～4展示了正常、气体影响、供液不足及平衡块过重四类典型工况下的示功图。在采油过程中，仅凭人工观察采集所得憋压曲线或示功图进行故障诊断，或采用声测仪器进行故障判定，从效率和经济性上来说都有待提升。因此，企业需要合适的方法对抽油机井故障进行实时诊断，发现油井问题并及时制定措施，稳定生产。目前国内外采油工程领域内，针对抽油机异常工况的诊断方法实时性和经济性总体偏低。>专利技术内本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于示功图特征的抽油机井异常工况诊断方法，其特征在于包括以下步骤：/n(1)获取抽油机历史工况记录的单冲次内采样得到的加速度、载荷二维悬点数据；/n(2)对二维悬点数据进行预处理，得到单冲次位移数据集合X＝{x

【技术特征摘要】
1.一种基于示功图特征的抽油机井异常工况诊断方法，其特征在于包括以下步骤：
(1)获取抽油机历史工况记录的单冲次内采样得到的加速度、载荷二维悬点数据；
(2)对二维悬点数据进行预处理，得到单冲次位移数据集合X＝{xi|i＝1,2,...,n}及对应载荷数据集合Y＝{yi|i＝1,2,...,n}；
(3)根据抽油机单冲次示功图曲线数据分段提取故障特征，从示功图数据中确定四个特征点：初始点PA(x1,y1)、载荷最大点PB(xb,yb),yb＝max{Yi}、位移最大点PC(xc,yc),xc＝max{Xi}以及载荷最小点PD(xd,yd),yd＝min{Yi}，其中1<b<c<d<n；
(4)依据步骤(3)的四个特征点将示功图曲线数据划分为加载段数据集合UAB、上行程数据集合UBC、卸载段数据集合UCD、下行程数据集合UDA四个：



式中，ui(xi,yi)表示加载段数据集的点，共b个，i表示第i个；uj(xj,yj)表示上行程数据集的点，共c-b个，j表示第j-b个；uk(xk,yk)表示卸载段数据集的点，共d-c个，k表示第k-c个；ul(xl,yl)表示下行程数据集的点，共n-d个，l表示第l-d个；
(5)对于步骤(4)的加载段数据集合UAB，根据特征点PAPB确定的直线求得加载特征值集合σup＝{σi|i＝1,2,...,b}，其中：



式中，yi表示加载段数据集合UAB中第i个点的纵坐标，yAB(xi)表示直线PAPB在xi处的纵坐标；依据抽油机示功图误差分布规律标定加载特征值边界误差阈值ThA、ThB，对特征值集合进行取整截取，得到σup＝{σi|i＝[b·ThA],...,[b·(1-ThB)]}；对卸载段数据集合UCD进行相同处理，得到σdown＝{σk|k＝[(d-c)ThC],...,[(d-c)(1-ThD)]}，其中ThC、ThD为卸载特征值边界误差阈值，且



式中，yk表示卸载段数据集合UCD在第k个点处的纵坐标，yCD(xk)表示直线PCPD在xk处的纵坐标；
(6)对于步骤(4)的上行程数据集合UBC，采用最小二乘法得到拟合直线PBPC，求出上行程拟合直线斜率kBC及标准误差平方和eBC作为上行程特征值：
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【专利技术属性】
技术研发人员：陈夕松，沈煜佳，夏峰，梅彬，姜磊，
申请(专利权)人：南京富岛信息工程有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32