【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及抽油机监控，具体的，涉及一种油田用抽油机智能监控系统。
技术介绍
1、目前油田在用地面抽油机应用占80％以上，现场如何判断和控制抽油机旋转部位，即：曲柄带动平衡块旋转运动，是非常重要的工作，它关系到抽油机在旋转工作中的稳定程度以及检修过程的安全性，是非常重要的工作。
2、目前油田抽油机井每年要进行两次大规模维护维修保养检查，即：每年3---5月份进行春检，目的是为了夏季抽油机井工作运行安全；每年8---10月份进行秋检，目的是为了冬季抽油机井工作运行安全。目前油田春检和秋检，都是油田安全事故多发时期，有时还会发生严重的伤(死)人事故，是油田生产安全的一大隐患难题和一项空白。事故主要原因在于抽油机的维修保养需要拆卸重组，重组后的设备没有安装到位容易造成机械事故，同时工作人员和非工作人员违规行为则是伤(死)人事故的最大原因。
3、为了给抽油机进行实时在线监控，以实现抽油机井生产过程的安全稳定，本专利技术提出了一种油田用抽油机智能监控系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种油田用抽油机智能监控系统，解决以下技术问题：
2、如何抽油机进行实时在线监控，以实现抽油机井生产过程的安全稳定。
3、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
4、一种油田用抽油机智能监控系统，包括：
5、制动悬停模块，视频监控模块，监测模块，比对验证模块、数据分析模块和告警模块，所述视频监控模块用于获取抽油机外部的第
6、所述监测模块用于监控抽油机的减速箱输入轴和电机输出轴的角度值信息、电机的电流信息以及减速机机座的震动信息；
7、所述比对验证模块根据第二图像信息、减速箱输入轴和电机输出轴的角度值获取验证结果，其中验证结果包括皮带发生打滑和未发生打滑，然后对比电机的电流信息变化情况确定打滑的时间段；
8、所述数据分析模块根据验证结果和电机的电流信息判断打滑发生的时间段，并在震动数据中剔除打滑发生的时间段产生的震动数据然后基于剩余的震动数据进行分析获取分析结果，根据分析结果控制抽油机设备的运行。
9、通过上述技术方案：提供了通过第一图像信息、第二图像信息、减速箱输入轴和电机输出轴的角度值信息、电机的电流信息以及减速机机座的震动信息获取分析结果并根据分析结果控制抽油机设备的运行的方案，本专利技术先依据第二图像信息、减速箱输入轴和电机输出轴的角度值信息判断是否发生打滑现象并快速获取打滑时间段，相比于单一通过电流判断皮带打滑现象的过程，有效的排除了如负载下降等原因引起的电机电流降低现象，提升了判断精确性，然后在震动数据中剔除打滑发生的时间段产生的震动数据并基于剩余的震动数据进行分析，分析过程排除了打滑造成的震动数据造成的干扰，增加分析可靠性。
10、作为本专利技术的进一步技术方案：验证结果的获取过程包括：
11、所述比对验证模块将第二图像信息输入训练好的第一神经网络模型输出预测角度值，将预测角度值与电机输出轴角度进行比对获取第一比对结果，第一比对结果包括合格和不合格；
12、将角度监控模块获取的电机输出轴和减速箱输入轴的角度值进行比对获取第二比对结果，第二比对结果包括合格和不合格；
13、根据第一比对结果和第二比对结果输出验证结果。
14、作为本专利技术的进一步技术方案：所述第一比对结果的比对步骤包括：
15、步骤100、在电机电流稳定状态下获取初始的预测角度值与初始减速箱输入轴角度并进行匹配；
16、步骤200、在抽油机运行过程中持续获取实时预测角度值与减速箱输入轴角度；
17、步骤300、根据实时的减速箱输入轴角度以步骤100的匹配为基准获取参照预测角度值，将参照预测角度值与实时预测角度值进行比对获取偏移幅度，若偏移幅度没有超过安全值则第一比对结果为合格，否则第一比对结果为不合格；
18、步骤400、在第一比对结果为不合格后，对结果进行记录，并重新执行步骤100。
19、通过上述技术方案：提供了第一对比结果、第二对比结果以及验证结果的获取方式，具体的，本专利技术通过将曲柄的实际转动状态与传送皮带前后连接的两个部分进行比对，当确定前后连接的两个部分均合格时即没有发生打滑，若第一比对结果为不合格可以判断减速箱内齿轮传动出现问题，第一比对结果合格，第二比对结果不合格的情况下，可以判断为皮带发生了打滑现象，解决了皮带打滑现象难以确定发生时间的起点和终点的问题。
20、作为本专利技术的进一步技术方案：所述告警模块的工作过程包括：
21、通过对第一图像信息进行识别，获取限定的警戒线是否有人或牲畜及其它障碍物接近或者接触抽油机，若存在，则发出警报；
22、然后，根据接触物接触距离和位置以及根据接触物类型，控制抽油机的制动悬停模块将抽油机的曲柄进行减速或者制动悬停在预设姿态。
23、作为本专利技术的进一步技术方案：获取分析结果的过程包括：
24、将剩余的震动数据按照时间顺序等分为1～n个数据区间，将每个数据区间对应的震动数据图像输入给训练好的第二神经网络模型，由第二神经网络模型输出当前数据区间的数据状态是否正常；
25、通过公式：
26、soa＝r(σ1acc+σ2tre)
27、获取设备状态评分soa，其中r是评分转化函数，acc是震动数据的累计变化幅度相比标准状态的差值，tre是所有非正常的数据区间的分布状态指标数值，σ1和σ2是预设的第一权重系数和第二权重系数。
28、通过上述技术方案：提供了设备状态评分的获取过程，设备状态评分是基于震动数据的累计变化幅度以及非正常的数据区间的分布状态获取的，其综合的反应了设备的运行状态是否平稳，本专利技术相比于单一且多项目的设备评价标准，覆盖了更为精确复杂的场景，比如震动数据的累计变化幅度虽然很大但是非正常的数据区间的分布极为均匀甚至没有非正常区间，这种情况是拆卸检修后的磨合期间内常有的现象，而单一指标的监测则会发生误报现象，如此，本专利技术提供了能够应对抽油机春检和秋检反复拆卸导致的设备数据较为波动的问题。
29、作为本专利技术的进一步技术方案：通过公式：
30、
31、获取震动数据的累计变化幅度相比标准状态的差值acc，其中t0是完成步骤100的起始时间点，t3是设定的终止时间点，fz(t)是实时获取的震动数据随时间变化的函数关系，是由历史数据获取的标准状态下震动数据随时间变化的函数关系，是第i个验证结果为发生打滑的时间段内震动数据随时间变化的函数关系，m是t0～t3时间段内验证结果为发生打滑的总次数，是第i个验证结果为发生打滑的时间段时间起点，是第i个验证结果为发生打滑的时间段时间终点。
32、作为本专利技术的进一步技术方案：所有非正常的数据区间的分布状态指标数值的获取过程包括：
33、通过公本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种油田用抽油机智能监控系统，包括制动悬停模块，视频监控模块，监测模块，比对验证模块、数据分析模块和告警模块，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种油田用抽油机智能监控系统，其特征在于，验证结果的获取过程包括：
3.根据权利要求1所述的一种油田用抽油机智能监控系统，其特征在于，所述第一比对结果的比对步骤包括：
4.根据权利要求1所述的一种油田用抽油机智能监控系统，其特征在于，所述告警模块的工作过程包括：
5.根据权利要求1所述的一种油田用抽油机智能监控系统，其特征在于，获取分析结果的过程包括：
6.根据权利要求5所述的一种油田用抽油机智能监控系统，其特征在于：
7.根据权利要求5所述的一种油田用抽油机智能监控系统，其特征在于：所有非正常的数据区间的分布状态指标数值的获取过程包括：
8.根据权利要求5所述的一种油田用抽油机智能监控系统，其特征在于，根据分析结果控制制动悬停模块的运行的过程包括：
9.根据权利要求8所述的一种油田用抽油机智能监控系统，其特征在于，二次检验的过程包括：
...【技术特征摘要】
1.一种油田用抽油机智能监控系统，包括制动悬停模块，视频监控模块，监测模块，比对验证模块、数据分析模块和告警模块，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种油田用抽油机智能监控系统，其特征在于，验证结果的获取过程包括：
3.根据权利要求1所述的一种油田用抽油机智能监控系统，其特征在于，所述第一比对结果的比对步骤包括：
4.根据权利要求1所述的一种油田用抽油机智能监控系统，其特征在于，所述告警模块的工作过程包括：
5.根据权利要求1所述的一种油田用...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁好军，王时润，李海琳，
申请(专利权)人：北京华晖恒泰能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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