基于示功圖分析的抽油機(jī)控制策略研究.pdf

1、當(dāng)前石油能源的社會需求日益緊迫，高效率、高產(chǎn)量的石油開采技術(shù)要求勢在必行，而有桿式抽油機(jī)是我國現(xiàn)行原油開采使用最為廣泛的抽油設(shè)備，其正常運(yùn)行的可靠性是石油供應(yīng)與油田效益的保障，也是油田數(shù)字化建設(shè)的重要組成部分。如何實(shí)現(xiàn)在野外作業(yè)、地處偏遠(yuǎn)、條件惡劣的抽油設(shè)備的工況診斷與變頻智能控制是石油開采行業(yè)研究的重點(diǎn)，其技術(shù)對提高油田經(jīng)濟(jì)效益與原油的產(chǎn)量有重要作用。
　　針對原油開采狀況，本文以示功圖作為抽油機(jī)井故障診斷的主要依據(jù)，結(jié)合人工智

2、能的診斷算法與變頻自動控制策略，設(shè)計(jì)完成系統(tǒng)的整體架構(gòu)。該課題以嵌入式ARM7為井口數(shù)據(jù)監(jiān)控終端核心，以ZigBee無線通訊、油田局域網(wǎng)為數(shù)據(jù)傳輸方式，以地面示功圖故障特征參數(shù)為研究對象，以專家系統(tǒng)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為故障診斷方法，以變頻控制技術(shù)為抽油機(jī)控制調(diào)整策略。通過對油井示功圖形態(tài)、故障特征以及生產(chǎn)設(shè)備條件的分析，提煉出專家系統(tǒng)的分類規(guī)則和網(wǎng)絡(luò)模型的特征參數(shù)，由人工智能融合算法準(zhǔn)確診斷出發(fā)生故障的類型，從而形成遙控指令下發(fā)給終端設(shè)備控

3、制抽油機(jī)啟?；蛘{(diào)整抽油機(jī)沖次速度，實(shí)現(xiàn)有桿抽油機(jī)井的遠(yuǎn)程智能診斷與控制。兩種智能技術(shù)與控制策略的有機(jī)結(jié)合，不但提高了故障識別率，而且實(shí)現(xiàn)了油井的自動化管理。
　　根據(jù)以上理論的研究，采用C＃與Matlab混合編程設(shè)計(jì)完成基于示功圖故障診斷與自動變頻控制系統(tǒng)，建立示功圖專家知識庫及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對油井十幾種故障類型的實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該故障診斷與控制策略結(jié)合方法的可行性，且診斷結(jié)果正確、控制效果良好，尤其是對以有桿抽油機(jī)為核心