【技术实现步骤摘要】
本公开涉及石油装备数字化，尤其涉及一种钻井泵液力端故障预警方法和系统。
技术介绍
1、随着石油开采技术的不断革新和钻修井新工艺、新技术的发展，对作为钻机“心脏”的钻井泵的功能性、经济性、安全性的要求也越来越高。
2、目前钻井泵运维以日常巡检与事后维修为主，不仅不能准确的预判钻井泵是否发生故障，更不能在故障预警后精准识别故障类型，大大限制了故障智能诊断、预维护技术的推广应用，亟需研发一种准确可行的钻井泵液力端部件故障预警方法。
技术实现思路
1、本公开目的在于提供一种钻井泵液力端故障预警方法和系统，通过建立关于钻井泵十字头运行轨迹的预警模型，监测钻井泵十字头的运行轨迹并及时进行故障预警。
2、为实现上述目的，本公开提供一种钻井泵液力端故障预警方法，包括：
3、对钻井泵十字头的液力端进行监测，采集钻井泵十字头的振动数据，并转化为钻井泵十字头的运行轨迹；其中，所述运行轨迹包括历史运行轨迹和实时运行轨迹；
4、根据所述历史运行轨迹建立故障预警模型，并基于所述历史运行轨迹和所述实时运行轨迹，通过所述故障预警模型获得钻井泵十字头的估计运行轨迹；
5、通过融合相似度函数，获得所述实时运行轨迹和所述估计运行轨迹的相似度，并与设定的预警阈值进行对比，以判断所述实时运行轨迹是否有误，从而判断所述钻井泵液力端是否发生故障并在发生故障时进行预警。
6、进一步的，对钻井泵十字头的液力端进行监测，钻井泵十字头的振动数据，并转化为钻井泵十字
7、对钻井泵十字头的液力端进行监测，基于钻井泵十字头正常状态下的历史数据和当前状态下的实时数据，分别根据所述历史数据和所述实时数据中钻井泵的采样点数、采样频率和转速，对应将所述历史振动数据转化为钻井泵十字头每个运行周期下的所述历史运行轨迹、将所述实时振动数据转化为钻井泵十字头的实时运行轨迹；
8、其中，所述历史振动数据和所述实时振动数据通过振动加速度传感器采集；所述历史运行轨迹和所述实时运行轨迹均通过极坐标图表示。
9、进一步的，所述钻井泵十字头一个运行周期所需要的时间为：
10、
11、式中，t1表示钻井泵十字头一个运行周期所需要的时间，n表示钻井泵的转速；
12、所述振动加速度传感器采集时所需要的时间为：
13、t2＝samples/fs (2)，
14、式中，samples表示钻井泵的采样点数，t2表示振动加速度传感器采集samples个采样点所需要的时间，fs表示钻井泵的采样频率；
15、所述钻井泵十字头一个运行周期所含的位置点数为：
16、s＝samples/(t2/t1) (3)，
17、式中，s表示钻井泵十字头一个运行周期所含的总位置点数。
18、进一步的，根据所述历史运行轨迹建立故障预警模型，并基于所述历史运行轨迹和所述实时运行轨迹，通过所述故障预警模型获得钻井泵十字头的估计运行轨迹，包括：
19、基于钻井泵十字头每个运行周期下的所述历史运行轨迹，建立所述历史运行轨迹的历史记忆矩阵；
20、将所述历史运行轨迹划分为模型训练集和阈值训练集，利用所述模型训练集，训练获得所述故障预警模型；
21、将所述实时运行轨迹输入至所述故障预警模型中，将所述实时运行轨迹与所述历史记忆矩阵中的所述历史运行轨迹对比，并计算出当前状态钻井泵十字头的估计运行轨迹；
22、其中，所述历史运行轨迹为：
23、
24、式中，表示j个运行周期时钻井泵十字头的极坐标历史运行轨迹上的第i个位置点，其中i＝1,2,3,…,s，s表示极坐标上的总位置点数；ri表示极坐标上第i个位置点的极轴长，θi表示极坐标历史运行轨迹上第i个点的极坐标轴与水平轴的夹角；
25、所述历史记忆矩阵为：
26、
27、式中，表示钻井泵十字头j个运行周期的所述历史记忆矩阵，其中所述历史记忆矩阵的每一列表示钻井泵十字头一个运行周期的所述历史运行轨迹；j表示钻井泵十字头的运行周期个数，j＝1,2,3,…,m，m表示钻井泵十字头的运行周期总数。
28、进一步的，将所述实时运行轨迹输入至所述故障预警模型中，将钻井泵十字头的实时运行轨迹与所述历史记忆矩阵中的所述历史运行轨迹对比，并计算出当前状态钻井泵十字头的估计运行轨迹，包括：
29、所述估计运行轨迹是一个m维向量，所述估计运行轨迹为所述历史记忆矩阵和权值向量w的点积，其中所述估计运行轨迹为：
30、
31、式中，表示所述估计运行轨迹，p表示所述历史记忆矩阵，r表示极坐标上的极轴长，θ表示极坐标轴与水平轴的夹角，ωm表示所述实时运行轨迹与所述历史运行轨迹在m个运行周期下的某种线性关系，表示所述历史记忆矩阵中第m个运行周期的所述历史运行轨迹；
32、所述权值向量w为所述实际运行轨迹和所述历史记忆矩阵中的所述历史运行轨迹的相似程度，通过计算所述实时运行轨迹与所述估计运行轨迹的最小化残差获得；其中所述实时运行轨迹与所述估计运行轨迹的残差为：
33、
34、式中，表示所述残差，表示所述实时运行轨迹；
35、在所述残差的二范数最小的约束下，利用最小二乘法求取所述权值向量w为：
36、
37、式中，表示所述历史矩阵中的所述历史运行轨迹；
38、基于所述权值向量w的表达式，应用非线性运算符代替矩阵乘法运算，获得所述权值向量的非线性表达式为：
39、
40、利用欧式距离表示所述历史记忆矩阵中的所述历史运行轨迹和所述实时运行轨迹两个向量之间的相似程度为：
41、
42、式中，表示所述历史记忆矩阵中第j个运行周期的所述历史运行轨迹，表示钻井泵十字头的第j个运行周期的所述实时运行轨迹；
43、基于所述权值向量w表达式(8)和所述权值向量的非线性表达式(9)，对公式(10)进行整理，获得所述估计运行轨迹为：
44、
45、其中，当钻井泵十字头处于正常运行状态时，若所述实时运行轨迹与所述历史记忆矩阵中所述历史运行轨迹的欧氏距离越接近，则对应的所述估计运行轨迹的精度越高。
46、进一步的，在所述残差的二范数最小的约束下，利用最小二乘法求取所述权值向量w包括：
47、所述残差的平方和为：
48、
49、式中，s(ω)表示所述残差的平方和，i表示钻井泵十字头的极坐标上的位置点数，其中i＝1,2,3,…,s，s表示极坐标上的总点数；表示所述残差，表示所述估计运行轨迹，表示所述实时运行轨迹，表示所述历史运行轨迹，ωj表示所述实时运行轨迹与所述历史运行轨迹在j周期下的某种线性关系，j表示钻井泵十字头的运行周期个数，j＝1,2,3,本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种钻井泵液力端故障预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种钻井泵液力端故障预警方法，其特征在于，对钻井泵十字头的液力端进行监测，钻井泵十字头的振动数据，并转化为钻井泵十字头的运行轨迹，包括：
3.根据权利要求2所述的一种钻井泵液力端故障预警方法，其特征在于，
4.根据权利要求1或2所述的一种钻井泵液力端故障预警方法，其特征在于，根据所述历史运行轨迹建立故障预警模型，并基于所述历史运行轨迹和所述实时运行轨迹，通过所述故障预警模型获得钻井泵十字头的估计运行轨迹，包括：
5.根据权利要求4所述的一种钻井泵液力端故障预警方法，其特征在于，将所述实时运行轨迹输入至所述故障预警模型中，将钻井泵十字头的实时运行轨迹与所述历史记忆矩阵中的所述历史运行轨迹对比，并计算出当前状态钻井泵十字头的估计运行轨迹，包括：
6.根据权利要求5所述的一种钻井泵液力端故障预警方法，其特征在于，在所述残差的二范数最小的约束下，利用最小二乘法求取所述权值向量W包括：
7.根据权利要求1所述的一种钻井泵液力端故障预警方法，其
8.一种钻井泵液力端故障预警系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器；所述处理器，用于读取并执行所述存储器存储的计算机程序，以实现权利要求1-7任一所述的一种钻井泵液力端故障预警方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令执行时实现权利要求1-7任一所述的一种钻井泵液力端故障预警方法。
...【技术特征摘要】
1.一种钻井泵液力端故障预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种钻井泵液力端故障预警方法，其特征在于，对钻井泵十字头的液力端进行监测，钻井泵十字头的振动数据，并转化为钻井泵十字头的运行轨迹，包括：
3.根据权利要求2所述的一种钻井泵液力端故障预警方法，其特征在于，
4.根据权利要求1或2所述的一种钻井泵液力端故障预警方法，其特征在于，根据所述历史运行轨迹建立故障预警模型，并基于所述历史运行轨迹和所述实时运行轨迹，通过所述故障预警模型获得钻井泵十字头的估计运行轨迹，包括：
5.根据权利要求4所述的一种钻井泵液力端故障预警方法，其特征在于，将所述实时运行轨迹输入至所述故障预警模型中，将钻井泵十字头的实时运行轨迹与所述历史记忆矩阵中的所述历史运行轨迹对比，并计算出当前状态钻井泵十字头的估计运行轨迹，包括：
6.根据权利要求5所述的一种钻...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨晓光，贾登，周志雄，骆学理，张易，左卫东，马英，王永超，苏勇，
申请(专利权)人：中国石油天然气集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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