一种油井工况识别诊断系统技术方案

本发明专利技术提供一种油井工况识别诊断系统，包括综合诊断系统和数据采集端，所述数据采集端采集工况信息传输给综合诊断系统，所述综合诊断系统经过处理后可视化的展示给用户；所述数据采集端包括地面功图以及地面采集数据模块。本发明专利技术建立定向井有杆泵抽油系统的力学、数学模型，该模型能计算出给定系统在不同井口示功图激励下的泵功图响应，对此泵功图进行分析，确定泵的有效冲程，进而求出地面折算有效排量，利用大数据和深度学习等技术，建立高精度、高运算速度的抽油机井人工举升过程中关键变量的计算，包括日产液量预测和10种典型工况识别，减少了传统人工判断和测量耗费大量的人力、物力、财力，从而提高了油田开采效率，并且节约了人工成本。节约了人工成本。节约了人工成本。

【技术实现步骤摘要】
一种油井工况识别诊断系统


[0001]本专利技术涉及油井
，具体为一种油井工况识别诊断系统。

技术介绍

[0002]在机械采油工艺中，有杆泵采油方式在我国的原油开采中占据十分重要的 地位。当下油田对抽油机井广泛采用使用维修策略，即当某种故障导致油井不 能正常生产时再进行维修。频繁检泵不仅造成产量损失，而且增加作业成本， 而且由于使用年限以及作业队伍数量的限制等原因，有时导致部分油井待作业 时间较长，严重影响油井产量，造成巨大经济损失。
[0003]目前在传统管理模式下，油井工况判断和计量都由人工判断和测量，耗费 大量的人力和财力，为了更加高效的提高工作效率和节约人工成本，根据现有 的计算机技术和大数据统计算法，进行油井产液量的高效预测和油井工况的高 效判断统筹。油井的现有功图量油技术：以油井工况诊断为基础，结合泵漏失、 泵充满度、气体影响等因素的综合诊断法。

技术实现思路

[0004]本专利技术目的在于提供一种油井工况识别诊断系统，能够实现基于单井单周 期的日产液量预测以及油井工况诊断，最终将监测数据或模型计算输出结果可 视化展示给用户。
[0005]为达成上述目的，本专利技术提出如下技术方案：一种油井工况识别诊断系统， 包括综合诊断系统和数据采集端，所述数据采集端采集工况信息传输给综合诊 断系统，所述综合诊断系统经过处理后可视化的展示给用户；
[0006]所述数据采集端包括地面功图以及地面采集数据模块；
[0007]所述综合诊断系统包括工况监控系统、远程视频监控子系统、网络浏览子 系统和计量、分析优化子系统，所述工况监控系统包括数据采集远程控制模块， 所述地面功图以及地面采集数据模块采集信息发送至数据采集远程控制模块 中，所述远程视频监控子系统分别与工况监控系统和网络浏览子系统连接，所 述计量、分析优化子系统与工况监控系统连接；
[0008]所述计量、分析优化子系统包括有杆抽油系统动力学模型，所述杆抽油系 统动力学模型包括产液量计算流程模块、产液量计算数据集模块、产液量计算 模型设计模块、产液量计算模型训练和优化模块、产液量计算模型预测效果模 块、工况诊断数据集模块、工况诊断模型设计模块、工况诊断训练和优化模块、 工况诊断效果模块和模型自适应在线学习模块；所述计量、分析优化子系统进 行产液量计算、产液量分析、压力分析、载荷分析、泵效分析、系统效率分析、 宏观控制图展示、工况分析和优化设计，所述计量、分析优化子将处理后数据 传输给网络浏览子系统；
[0009]网络浏览子系统接受计量、分析优化子将处理后数据经过处理后可视化的 展示
给用户。
[0010]进一步的，在本专利技术中，所述地面功图以及地面采集数据模块包括数据采 集点设备和一次仪表，所述数据采集点设备包括安装在抽油机井口的载荷传感 器、位移传感器、数据采集控制器、数据处理模块、通讯模块、主控制箱、数 传电台和高增益天线，一次仪表包括固定载荷传感器、角位移传感器、电机监 控模块、温度传感器和压力传感器；
[0011]所述地面功图以及地面采集数据模块还包括RTU机柜、天馈线和电缆线。
[0012]进一步的，在本专利技术中，所述RTU机柜包括RTU模块、数传电台、开关电 源、接线端子和机箱；
[0013]天馈线包括全向天线、馈线、转换接头和避雷器。
[0014]进一步的，在本专利技术中，所述计算和处理井下泵功图通过地面示功图和波 动方程求解得出井下泵供图；
[0015]波动方程的建立与求解：
[0016]应力波在抽油杆柱中的传播过程可用波动方程描述：
[0017][0018]式中，U(x，t)—抽油杆柱任一截面(x处)在任意时刻t时的位移；a—应 力波在抽油杆柱中的传播速度；c—阻尼系数；
[0019]用以截尾傅里叶级数表示的悬点动负荷函数D(T)及光杆位移函数U(T)作 为边界条件：
[0020][0021][0022]用分离变量法解方程，可得抽油杆柱任意深度X断面的位移随时间的变化：
[0023][0024]则抽油杆柱任意深度x断面上的动负荷函数随时间的变化为：
[0025][0026]阻尼系数计算：
[0027][0028]进一步的，在本专利技术中，还包括泵功图定量处理，曲率模型的建立：
[0029]曲率K定义为夹角α对弧度S的变化率：
[0030]由于泵示功图曲线由一系列离散点组成，其解析函数无法得到，故无法由 上式直接求得泵示功图上任一点的曲率。将相邻三点圆弧近似为连续曲线来求 泵示功图各离散点的曲率K；
[0031]由三角几何关系容易得出：
[0032][0033]分析定量处理泵供图效果情况，为模型建立适应的数据模型支撑基础；
[0034]柱塞有效冲程，井下排量，泵示功图中阀开闭点位置确定步骤：
[0035]①
用五点平均法求每一点的坐标平均值，即：
[0036][0037]②
分别求出泵功图离散点横坐标的最大值Xmax和最小值Xmin，纵坐标的 最大值Ymax和最小值Ymin；
[0038]③
将离散点归一化，归一化式子如下：
[0039][0040]④
将归一化的泵功图沿柱塞冲程展开，泵功图由闭合曲线变成单值曲线；
[0041]⑤
根据曲率计算公式，计算各离散点的曲率值Ki；
[0042]⑥
根据δ
i
＝|K
i+1
‑
K
i
|，求任一离散点的曲率Ki及其后一离散点的曲率Ki+1 的曲率变化量δi；
[0043]⑦
为了提高算法的精度，根据采用五点法求曲率变 化量的平均值；
[0044]⑧
分别在上下冲程中，查找曲率变化量最大的两个点作为阀的开闭点，利 用曲率泵模型图，折算柱塞有效冲程，并且整合数据折算井下排产量；
[0045]最后折算井口出液量。
[0046]有益效果，本申请的技术方案具备如下技术效果：
[0047]本专利技术建立定向井有杆泵抽油系统的力学、数学模型，该模型能计算出给 定系统
在不同井口示功图激励下的泵功图响应，对此泵功图进行分析，确定泵 的有效冲程，进而求出地面折算有效排量，利用大数据和深度学习等技术，建 立高精度、高运算速度的抽油机井人工举升过程中关键变量的计算，包括日产 液量预测和10种典型工况识别，减少了传统人工判断和测量耗费大量的人力、 物力、财力，从而提高了油田开采效率，并且节约了人工成本。
[0048]应当理解，前述构思以及在下面更加详细地描述的额外构思的所有组合只 要在这样的构思不相互矛盾的情况下都可以被视为本公开的专利技术主题的一部 分。
[0049]结合附图从下面的描述中可以更加全面地理解本专利技术教导的前述和其他方 面、实施例和特征。本专利技术的其他附加方面例如示例性实施方式的特征和/或有 益效果将在下面的描述中显见，或通过根据本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种油井工况识别诊断系统，其特征在于：包括综合诊断系统和数据采集端，所述数据采集端采集工况信息传输给综合诊断系统，所述综合诊断系统经过处理后可视化的展示给用户；所述数据采集端包括地面功图以及地面采集数据模块；所述综合诊断系统包括工况监控系统、远程视频监控子系统、网络浏览子系统和计量、分析优化子系统，所述工况监控系统包括数据采集远程控制模块，所述地面功图以及地面采集数据模块采集信息发送至数据采集远程控制模块中，所述远程视频监控子系统分别与工况监控系统和网络浏览子系统连接，所述计量、分析优化子系统与工况监控系统连接；所述计量、分析优化子系统包括有杆抽油系统动力学模型，所述杆抽油系统动力学模型包括产液量计算流程模块、产液量计算数据集模块、产液量计算模型设计模块、产液量计算模型训练和优化模块、产液量计算模型预测效果模块、工况诊断数据集模块、工况诊断模型设计模块、工况诊断训练和优化模块、工况诊断效果模块和模型自适应在线学习模块；所述计量、分析优化子系统进行产液量计算、产液量分析、压力分析、载荷分析、泵效分析、系统效率分析、宏观控制图展示、工况分析和优化设计，所述计量、分析优化子将处理后数据传输给网络浏览子系统；网络浏览子系统接受计量、分析优化子将处理后数据经过处理后可视化的展示给用户。2.根据权利要求1所述的一种油井工况识别诊断系统，其特征在于：所述地面功图以及地面采集数据模块包括数据采集点设备和一次仪表，所述数据采集点设备包括安装在抽油机井口的载荷传感器、位移传感器、数据采集控制器、数据处理模块、通讯模块、主控制箱、数传电台和高增益天线，一次仪表包括固定载荷传感器、角位移传感器、电机监控模块、温度传感器和压力传感器；所述地面功图以及地面采集数据模块还包括RTU机柜、天馈线和电缆线。3.根据权利要求2所述的一种油井工况识别诊断系统，其特征在于：所述RTU机柜包括RTU模块、数传电台、开关电源、接线端子和机箱；天馈线包括全向天线、馈线、转换接头和避雷器。4.根据权利要求1所述的一种油井工况识别诊断系统，其特征在于：所述计算和处理井下泵功图通过地面示功图和波动方程求解得出井下泵供...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡红雨，
申请(专利权)人：赛思科技西安有限公司，
类型：发明
国别省市：