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文檔簡介
1、當(dāng)前石油能源的社會(huì)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(duì)提高油田經(jīng)濟(jì)效益與原油的產(chǎn)量有重要作用。
針對(duì)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(dòng)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(duì)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(duì)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)啟停或調(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(shí)別率,而且實(shí)現(xiàn)了油井的自動(dòng)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(dòng)變頻控制系統(tǒng),建立示功圖專家知識(shí)庫及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)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(duì)以有桿抽油機(jī)為核心
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