CN101305187A - 井下流体产量优化***及方法 - Google Patents

Abstract

应用于具有弹性杆系的抽油机的方法及***来使产液量最大化。基于所有井下及地面组件静态和动态性能，计算泵的最大冲程和最小循环周期，而与原动机角速度的范围无关。在优化算法中考虑到了抽油机组件的结构和疲劳强度的范围，最大化泵量以及最小化能耗的同时，确保安全作业。通过控制电动原动机的速度、加速度和扭矩，或者通过控制液压驱动杆式抽运***内的流率和压力，将计算的优化原动机速度通过游梁抽油机、长冲程或液压驱动抽油机应用到杆式泵上。

Description

井下流体产量优化***及方法

技术领域

本发明涉及最大化杆式抽运***井下液体抽运的方法及***，尤其是涉及通过优化杆式抽油原动机速度来最大化产液量的方法及***。

背景技术

往复油泵传统上是利用如图1以及下文所述的游梁抽油机来运行的，如该游梁抽油机具有通过电动或气动原动机的固定速度以及游梁抽油机的几何形状所规定的光杆的往复运动的正弦曲线的特征。一般地，在游梁抽油机作业中，曲柄的运动速度是恒定的。结果，游梁抽油机的几何形状规定了遵循曲线的抽油杆的速度，该曲线实质为正弦曲线。其它类型的抽油机，如长冲程或液压驱动抽油机在上行冲程中以光杆的第一恒定速度运行，在下行冲程中以光杆的第二恒定速度运行，仅在抽油杆移动方向变化期间具有额外的速度变量。一些抽油机利用原动机的可变控制使得很容易改变原动机的固定的速度，或者在泵循环周期的任何所需部分中选择原动机可变速度的性能。

传统的杆式抽运***包括一个地面设备(游梁抽油机，或抽油机pumpjack)，和井下设备(抽油杆和泵)，该井下设备在钻进到油藏的井眼中作业。油井的移动和静态部件的相互作用以及井中的流体的动态相互作用产生了一个非常复杂的机械***，该机械***需要精确的设计及控制以使其有效地工作。

为了增加原油产量，必须对杆式抽运***的所用部件进行优化和分析。油井***设备的设计通常是基于机械原理以及一些特殊的方法，需要使用某些成熟的分析标准来进行改良设计和理想油井作业的开发。这种分析一般涉及：

1、计算施加在抽油杆上的动力和应力时抽油杆***动态分析(动态波方程)；

2、地面设备(抽油机)的动力学分析；

3、井下潜泵性能分析(油井评价软件)；

4、油藏性能分析(流入动态关系IPR)。

现有技术的这种***分析可以在油井原始设计以及油井特性方面提供正确的和有用的信息，但是仅适用于原动机在恒定速度的情况。过去提高油井产量的尝试主要是下面各方面的结合，即，改变杆柱的成份以及油泵的尺寸，改变曲柄的整体旋转速度，改变冲程速度；改变冲程速度是利用变频驱动器为上冲程和下冲程选择不同的恒定曲柄速度，或利用超高转差率电动机来降低单个冲程内峰值扭矩时期原动机的速度。现有技术教导我们原动机速度的改变可以响应控制停泵条件的需要(见美国专利4490094，4973226和5252031，注意美国专利5252031以美国专利3343409原始公开的潜泵性能的算法为基础)，以限定连接地面设备与往复泵以及其它组件的杆柱上载荷(美国专利4102394和5246076；PCT申请WO03/048578)，优化抽油机抽运条件(美国专利4102394和4490094)，或者将由游梁抽油机提供动力的光杆的正弦速度特征转变为在大部分的上行冲程和下行冲程过程中的线性特征(美国专利6890156)来模仿典型的抽油机装置的长冲程。

大部分现有技术的方法和***都是基于光杆上能量或载荷的各种分析以及与泵的性能或流入井内的流体相关各种问题的间接探测。例如，美国专利4102394教导，与下行冲程相反，在上行冲程中为原动机设定不同的恒定速度，以使其与油藏中原油充盈速度相配合，避免停泵情况。美国专利4490094的方法基于原动机的能量输出以及做功，确定并改进了光杆冲程预定段的原动机的瞬时速度。PCT申请WO03/048578教导在一个冲程内原动机的速度的有限变化以将施加在光杆上载荷限定在预设的安全载荷范围内。美国专利6890156教导原动机速度的有限变化，从而由游梁抽油机往复的光杆的速度在上行冲程和下行冲程周期的延伸期保持恒定。速度变化由游梁抽油机的几何形状决定，并且这种速度改变导致达到光杆的相同最大速度更短的冲程时间。没有考虑或刻意改变作用在杆柱上最大或最小力效果以及有效泵冲的关系及作用。

十多年来，游梁抽油机的变频驱动器(VFD)的许多供应商提供了在油泵一个冲程内改变曲柄和光杆的速度的机会。一些驱动器，如eProduction Solutions公司的ePAC Vector Flux Drive以及Unico，Inc.公司的Sucker-Rod Pump Drive使得用户通过应用可编程逻辑控制器以及工业标准梯形程序设计语言在一个冲程内实现曲柄和光杆的可变速度。

现有技术中，为了改进(但不是优化)抽运作业的某些部分，如减小杆柱的载荷，可以改变光杆的速度，主要的技术教导通过设定光杆的某种运动集中在抽运***的运力学上，而不考虑分析包括地面设备、杆柱以及潜泵的整个***的动态。优化处理只是局限在设计阶段，在此阶段，基于整个抽运***的***需求和动态分析，确定***的物理参数(如马达功率、杆柱材料和尺寸等)满足产能目标以及符合***载荷的范围。然而，这种设计的优化是为原动机假定了一个恒定速度的前提下进行的。

虽然设法改进新抽运***的设计或现有***作业，但是没有设想通过优化冲程周期来优化抽运***性能，以及通过优化原动机在一个冲程内的速度变化来优化抽运***性能。上述想法的付诸实施可以发展一种方法和***，该方法和***着重于原油产量优化问题的极度的非线性特征，同时减小作业成本并且在安全载荷系数下作业。

发明内容

本发明目的是提供一种优化杆式泵原动机速度的方法和***，从而最大化原油产量，同时减少作业成本并且在安全载荷系数下作业。该优化可以在现有的抽运***以及新***设计期内进行。本发明的优化处理及***主要在于找到并应用原动机的优化可变速度。然而，最终优化的原动机角速度确定了优化的光杆线性速度，因此，本发明的方法在业内人士能力范围内进行最小的改进，也可以用在光杆速度的优化上，而不仅是原动机的角速度。

本发明的另一目的是提供一种在远程中央单元自动监视、分析、测试、优化、控制和管理给定的油井。本发明的***对油井设备进行动力学及动态分析，并且使用各种实验数据和数学模型来优化油井性能。其它的好处包括监视抽运条件并且探测异常、恶化或有害作业条件，以及针对所探测的变化改变抽油参数。

根据本发明的第一部分，提供一种在抽运***中控制原动机角速度和光杆运动的方法，该方法包括：

a)基于***数据开发抽运***的数学模型；

b)测量抽运***作业期间的物理条件；

c)对所测物理条件和数学模型进行比较；

d)计算原动机优化可变速度以及新的作业参数，以确定优化的光杆、抽油杆以及潜泵的运动；以及

e)将原动机优化的可变速度和新作业参数应用到抽运***上。

根据本发明的第二个部分，提供一种控制光杆在抽运***中运动的***，光杆的运动由原动机驱动，该***包括：

a)地面抽油部件，其包括原动机；

b)控制器，用于控制原动机，该控制器可以使原动机在一个循环内动态改变原动机的速度、加速度和扭矩；

c)井下抽油部件，其包括杆柱和潜泵；

d)用于将原动机的运动传递到井下抽油部件的装置；

e)测量装置，安装在地面抽油部件上，用于监测作业条件；

f)本地控制单元；

g)信号发送装置，用于将来自测量装置和控制器的信号发送到本地控制单元，用于确定优化原动机速度和所需原动机新的作业参数；

h)用于将新的作业参数发送到控制器的装置。

在本发明的方法优选实施例中，确定原动机优选可变速度使得泵冲程长度最大化、冲程时间最小化、施加在抽运***部件上的力最小化并且能耗也最小化。计算新的作业参数最好包括抽运***几何形状和机械特性的分析，原动机驱动光杆运动(其中，新作业参数应用到了原动机从而优化了光杆运动)，新的作业参数通过控制原动机的速度、加速度和扭矩施加到原动机上。当抽运***为液压驱动抽运***时，新的作业参数最好通过控制抽运***的驱动***内的压力及流率应用到抽运***。原动机的优化可变速度可以通过业内人士已知的理论技术、实际技术以及理论与实际技术的结合中所选的优化方法实现，计算原动机优化可变速度可以作为抽运***设计初始部分使用预期分析方法(没有测量抽运***的物理条件)来进行。

根据本发明方***的优选实施例中，测量装置用于测量光杆载荷、游梁位置、油压(tubing pressure)和套压，测量装置优选包括测量光杆载荷的传感器、测量游梁位置的光编码器以及测量油压和套压的压力传感器。控制器可以包括动力制动电阻器和再生式模块之一，都没有示出。该***优选包括一个远程计算站，其与本地控制单元进行通讯。本地控制单元优选包括数学建模和数解处理性能的程序，用于分析信号、确定优化原动机速度以及确定所需的原动机新的作业参数。

在本发明的一些优选实施例中，抽运***能够根据下述变量之一的预编程的或自适配函数控制光杆线性速度，所述变量为：时间、光杆位置或曲柄旋转角。本发明优选实施例使用VFD来控制原动机角速度，原动机角速度生成优化的光杆线性可变速度。

最有效的就是假定原动机的角速度分布是由光杆位置函数Ω(s)来控制，虽然其也可以定义为时间函数Ω(t)或者曲柄旋转角函数Ω(α)。光杆的位置sε(0，s₀)定义包括上行冲程和下行冲程移动的完整循环，因此，s₀对应于光杆冲程二倍的长度。本发明目的就是提供一种在整个冲程循环中优化原动机的角速度分布Ω的方法和***，从而达到下述目的之一：

(I)最大化原油产量，或

(II)抽油机利用最小的能量消耗达到预定的产量目标。

同时，在整个冲程周期T期间应当满足下述条件：

(A)沿杆柱的整个长度L上任意一点xε(0，L)的最大和最小应力不超出修正古德曼(Goodman)图的极限：

${\mathrm{\σ}}_{\min }(\mathrm{\Ω},x)=\underset{t\∈(0,T)}{\mathrm{Min}}\left(\mathrm{\σ}(\mathrm{\Ω},x,t)\right)\≥0$

${\mathrm{\σ}}_{\max }(\mathrm{\Ω},x)=\underset{t\∈(0,T)}{\mathrm{Max}}\left(\mathrm{\σ}(\mathrm{\Ω},x,t)\right)\≤g\left({\mathrm{\σ}}_{\min }(\mathrm{\Ω},x)\right)$

其中，g(σ_min(x))取决于点x所在杆段的材料特征；

(B)马达速度变化对于一个给定的抽油机是可以达到的，即，扭矩M(Ω，s)不超出马达和齿轮箱指定的允许的范围(M_min，M_max)：

$M_{\min }\left(\mathrm{\Ω}\right)=\underset{s\∈(0,s_0)}{\mathrm{Min}}\left(M(\mathrm{\Ω},s)\right)\≥M_{\min }$

$M_{\max }\left(\mathrm{\Ω}\right)=\underset{s\∈(0,s_0)}{\mathrm{Max}}\left(M(\mathrm{\Ω},s)\right)\≤M_{\max }$

其中，M_min＜0为最小允许的负扭矩(可以等于0以使再生扭矩最小化)，

同时，马达角速度不超出指定的极限：

Ω(s)＜Ω_max forsε(0，s₀)

(C)由于抽油作业的周期特征，冲程的开始及结束的角速度Ω(s)是相同的：

Ω(0)＝Ω(s₀).

由于马达角速度响应提供的VFD输入存在固有的时间延迟，真正的马达速度与输入的设计速度不同，因此，更有效的是直接优化输入速度而不是先找出优化马达速度，然后确定实际产生所需马达速度的输入函数。因此，函数Ω(s)描述了VFD控制器优化设计输入速度，而不是实际马达速度。需要注意，为了优化抽油产液量以及抽油作业，VFD输入速度优化的效果与控制光杆速度相当。

可以看出，最大化产出的优化方案通常具有下述其它有益的特性：

--在整个抽运***中，优化速度分布Ω(s)的能量使用及最大应力小于相同循环周期和等于可变速度循环的平均马达速度的恒定的马达速度的运动的能量使用及最大应力；

--当优化能量使用而达到产量目的时，应力相对于相同循环周期和恒定马达速度的运动减小了。

一旦确定了优化的VFD输入速度，然后进一步通过在新的作业条件下重新调校曲柄重量可以使马达扭矩和能量使用进一步减小。

当不在现有的抽运***而是在设计阶段对抽运***进行优化时，那么可以基于优化处理确定的原动机速度导致的功率及载荷需要进一步改进设计。对于改进原动机优化可变速度提供动力的***的性能，如增加杆柱最弱部分的直径，设计的改变将通过抽运***设计和原动机速度不断地优化处理使***的性能进一步得到改进。

请注意，本发明确定的优化的原动机速度和最终的杆速度与现有技术中的原动机速度和杆速度是不同的。例如，美国专利6890156教导调校原动机的速度来在大部分的冲程长度内获得恒定的光杆速度(对于优化产量及减小载荷不是必需的)，然而，该方法获得优化的光杆运动总体不是恒定的。

为了克服现有技术中存在的局限性，本发明目的就是分析当前性能，计算和应用原动机最有利的可变速度，使现有杆式抽油机的产液量最大化。一些现有技术***需要改变***部件来达到产液量的增加，否则，如果尝试原动机的更高固定速度时，不得不牺牲一些安全条件。作业成本也因为较大量部件使用以及较高能量消耗而必须增加。

现有技术中，示功图的测量提供了光杆上的压力及位移，以计算从优化角度来说具有重要性的下述值：

整个杆柱的压力和应力，其用于检查优化处理的条件(A)；

有效活塞冲程长度，用于原油输出评估，原油输出根据优化问题(I)需要最大化，或根据优化问题(II)达到规定的产量目标。

马达扭矩测量提供控制优化处理的条件(B)的方法。如果所用的是数学模形，而不是用物理测量来找出泵/井***对给定VFD输入速度的响应，那么角速度测量可以用于模拟VFD输入和实际马达速度分布之间的延迟。基于示功图测量的活塞冲程长度以及杆柱应力的计算可以利用文献(如美国专利3343409)中利用的傅立叶变换或有限差分方法来进行。活塞冲程长度、杆柱的应力以及包括马达扭矩的地面单元载荷可以不依靠示功图测量来计算，可以通过利用改进的预测分析模拟杆柱对光杆的强制运动的响应来计算，改进的预测分析是基于Gibbs在《石油技术期刊》(1963年7月)发表的原作。这种方法可能产生不精确的结果，但是如果例如在设计期间没有进行物理测试或没有收集测量数据，或者为了降低油井产量中断，测试的次数要受到限制时，这种方法还是必须的。

本发明集中于控制原动机速度从而控制光杆运动以使潜泵在抽油杆的疲劳载荷极限内以最大化产量所需的任何冲程长度往复运动。此外，可以控制潜泵的任何理想速度和状态模式以克服过度摩擦、气阻或其它有害的井下条件。

下面给出本发明的详细实施例。但是可以理解本发明并非限定于这些实施例上。

附图说明

下面结合附图，说明具体的实施例。

图1为本发明抽运***的一个示意图；

图2a和图2b说明本发明实施例使用的软件开发的优选处理的流程图；

图3说明原动机角速度在优化前后的曲线图；

图4为光杆线性速度在优化前后的曲线图；

图5为泵在恒定原动机速度和优化原动机速度驱动下作业期间光杆压力与位移，活塞泵压与位移的曲线图；以及

图6为齿轮扭矩在优化前后的曲线图，其中优化条件下，作用于齿轮箱的再生扭矩最小化。

具体实施方式

优化方法

参考上述本发明的内容，优化问题(I)定义为找出使每单位时间平均抽运液量最大化的VFD输入角速度分布Ω(s)。在一个冲程内抽运液量作为荷载VFD输入速度Ω(s)结果等于：

Vol(Ω)＝A_PηU_P(Ω)

其中，

A_p-活塞横截面面积

η-抽运效率系数

U_P(Ω)-活塞冲程长度(乘积ηU_P称为有效冲程长)

因此，单位时间内使产量最大化的优化目的可数学定义为找出使下述函数V(Ω)最大化的VFD输入速度分布Ω(s)，同时满足条件(A-C)：

(1) $V\left(\mathrm{\Ω}\right)=\frac{\mathrm{Vol}\left(\mathrm{\Ω}\right)}{T\left(\mathrm{\Ω}\right)}=\frac{A_P\mathrm{\η}{U}_P\left(\mathrm{\Ω}\right)}{T\left(\mathrm{\Ω}\right)}=\mathrm{Maximum}\left(\mathrm{\Ω}\right)$

其中，T(Ω)为应用输入速度Ω(s)所得的冲程周期。

类似地，优化问题(II)可以定义为找出使马达功率使用P(Ω)最小化的VFD输入速度分布Ω(s)，同时满足条件(A-C)以及下面另一条件：

(D) $V\left(\mathrm{\Ω}\right)=\frac{\mathrm{Vol}\left(\mathrm{\Ω}\right)}{T\left(\mathrm{\Ω}\right)}=\frac{A_P\mathrm{\η}{U}_P\left(\mathrm{\Ω}\right)}{T\left(\mathrm{\Ω}\right)}=V_0$

其中，V₀为预定的产量目标。

功率使用P(Ω)可以直接通过VFD测量，或通过每单位时间马达做功来计算，因此需要将下述函数最小化：

(2) $P\left(\mathrm{\Ω}\right)=\frac{W\left(\mathrm{\Ω}\right)}{T\left(\mathrm{\Ω}\right)}=\mathrm{Minimum}\left(\mathrm{\Ω}\right)$

其中，W(Ω)为在一个冲程内正向马达扭矩所做的功

$W\left(\mathrm{\Ω}\right)=\underset{0}{\overset{T}{\∫}}M(\mathrm{\Ω},t)\mathrm{\ω}(\mathrm{\Ω},t)\mathrm{dt}$

其中，W(Ω)为在一个冲程内正向马达扭矩所做的功

$W\left(\mathrm{\Ω}\right)=\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{M}_{+}(\mathrm{\Ω},t)\mathrm{\ω}(\mathrm{\Ω},t)\mathrm{dt}$

其中，ω(Ω，t)为时间函数描述的马达角速度。

M₊(Ω，t)为正向马达扭矩定义为：

$M_{+}(\mathrm{\Ω},t)=\left\{\begin{array}{ccc}0& \mathrm{if}& M(\mathrm{\Ω},t)\≤0\\ M(\mathrm{\Ω},t)& \mathrm{if}& M(\mathrm{\Ω},t)>0\end{array}\right..$

为了解决上述优化问题，即带有条件(A-C)的问题(I)和带有条件(A-D)的问题(II)，我们需要获得针对任一输入速度Ω(s)的下述信息：

产值V(Ω)或等同的活塞冲程长度U_P(Ω)和冲程周期T(Ω)；

整个杆柱xε(0，L)的应力σ(Ω，x，t)分布和冲程周期tε(0，T₀)，并基于条件(A)定义的σ_min(Ω，x和σ_max(Ω，x)；

整个冲程长度sε(0，s0)的马达扭矩M(Ω，S)，并基于条件(B)定义的M_min(Ω)和M_max(Ω)；

原动机功率使用P(Ω)，或等同于在冲程周期T(Ω)的做功W(Ω)。

对于一个给定输入速度Ω(s)的上述信息可以通过从完全的实验的到纯理论的各种方法获得。总体来说，实验方法更为精确，但是同时需要在安装仪器、进行测试以及收集每个输入函数Ω(s)的数据上花费更多心血。通常，最有效的方法就是将这些方法结合在一起使用。

下面为一些可能利用的方法的简要描述：

如果所需设备齐全，产量可以直接通过实验方法测量，或者可以基于所测的或所计算的活塞冲程长和冲程周期来计算。

对于给定输入速度Ω(s)的冲程周期T(Ω)可以直接将该输入速度应用到真正泵/井***来进行测量，或者可以通过理论计算得到，这时假定马达速度相对于VFD输入速度有一个恒定的时间延迟。

活塞冲程长度可以实验测量，如通过在活塞上安装一加速器，或者可以利用如下方法计算：1)利用基于示功图测量活塞移动的数学模型，即光杆位移及压力；2)利用纯理论来计算，通过作为马达速度的一个函数计算光杆移动并利用预测分析找出活塞对该移动的响应。

沿杆柱的应力可以通过实验测量，如通过在各个位置安装应力传感器(虽然该方法不实用)来测量，或者可以利用如下方法计算：1)利用基于示功图测量的杆柱位移和压力的数学模型计算；2)利用纯理论来计算，通过作为马达速度的一个函数计算光杆移动并利用预测分析找出应力在光杆上的分布。

马达扭矩可以直接通过将理想VFD输入速度应用到泵/井***从VFD输出来测量，或者基于从杆柱动态模型得到的光杆的理论计算压力，利用地面抽油机的动态平衡方程来计算。

马达功率消耗可以直接通过将理想VFD输入速度应用到泵/井***从VFD输出来测量，或者可以基于荷载马达角速度理论计算的扭矩做功来进行理论计算得到。

从数学角度来看，优化问题(I)和(II)非常类似，可以利用相同的方法解决；因此，只在问题(I)中说明可能的求解。问题(1)的求解可以通过但不限于下述迭代方法来实现，所选的该迭代方法解决该问题的高度非线性特征。

函数Ω[p](s)描述了任何充许的满足条件(C)的VFD输入速度，其可以用下述傅立叶级数形式来表达：

(3) $\mathrm{\Ω}\left[p\right]\left(s\right)=\mathrm{\β}{\stackrel{\‾}{\mathrm{\Ω}}}_0[1+\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{\γ}}_i\cos (2\mathrm{\πis}/s_0)+{\mathrm{\λ}}_i\sin (2\mathrm{\πis}/s_0))]$

其中，

p＝[p₁，..，p_2N+1]＝[β，γ₁，..，γ_N，λ₁，...，λ_N]为优化变量/参数向量

Ω₀为具体井和抽油机的原动机典型恒定作业速度

N为傅立叶级数所选项数，通常不超过4

优化的目的就是找出函数Ω[p](s)最大化(1)定义的产量V(Ω)的参数p的向量，同时满足条件(A)和(B)。由于该问题的非线性特征，优化解利用迭代方法找出，从一些基于经验通常所选的初始参数设定开始迭代。初始值越恰当，迭代就越快收敛到优化点。初始参数一般假定如下：

β＝1

λ₁∈(-0.1，0.1)根据抽油杆材料确定(玻璃纤维或钢)

λ_i＝0 for  i＞1

γ₂＝0.2，γ_i＝0(i＝1ori＞2)

直接或间接由VFD输入速度Ω[p](s)控制的抽运***的任何作业参数，如产量V(Ω[p])，原动机扭矩M(Ω[p]，s)以及杆柱的应力σ(Ω[p],x，t)可以作为参数向量p的函数：

V[p]＝V(Ω[p]))

(4)M[p](s)＝M(Ω[p]，s)sε(0，s0)

σ[p](x，t)＝σ(Ω[p]，x，t)xε(O，L)；tε(O，T)

利用前面描述的一种方法，我们能够确定所有上述函数在起始点p＝p₀的值。然后我们研究函数σ[p₀+δp]和M[p₀+δp]满足条件(A)和(B)，以及函数V[p₀+δp]在点p₀附近达到最大化的向量δp＝[δp₁，...，δp_2N+1]。

(5)V[p₀+δp]＝Maximum(δp)

参数p的函数V、M和σ在解析形式中是不能得到的，而是根据高度非线性方式的那些参数来确定；这些函数的确定甚至涉及到物理实验。然而，利用一阶泰勒级数通过δp的线性函数将这些函数趋近点p₀：

(6a) $V[p_0+\mathrm{\δp}]=V\left[p_0\right]+\underset{i=1}{\overset{2N+1}{\mathrm{\Σ}}}\left[\frac{\∂V}{\∂p_i}\right[p_0]\mathrm{\δ}{p}_i+\frac{{\∂}^{2}V}{{\∂p}_i^2}[p_0\left]{\mathrm{\δp}}_i^2\right]$

(6b) $M[p_0+\mathrm{\δp}]\left(s\right)=M\left[p_0\right]\left(s\right)+\underset{i=1}{\overset{2N+1}{\mathrm{\Σ}}}\left[\frac{\∂M}{\∂p_i}\right[p_0]\left(s\right)\mathrm{\δ}{p}_i+\frac{{\∂}^{2}M}{{\∂p}_i^2}[p_0\left]\left(s\right){\mathrm{\δp}}_i^2\right]$

(6c) $\mathrm{\σ}[p_0+\mathrm{\δp}](s,t)=\mathrm{\σ}\left[p_0\right]\left(s\right)+\underset{i=1}{\overset{2N+1}{\mathrm{\Σ}}}\left[\frac{\∂\mathrm{\σ}}{\∂p_i}\right[p_0](s,t)\mathrm{\δ}{p}_i+\frac{{\∂}^2\mathrm{\σ}}{{\∂p}_i^2}[p_0\left](s,t){\mathrm{\δp}}_i^2\right]$

其中，函数V、M和σ的偏导可以利用下述公式对每一i值(i＝1，...，2N+1)进行有限差分算出：

$\frac{\∂V}{{\∂p}_i}\left[p_0\right]=\frac{V[p_0+\mathrm{\Δ}{p}_i]-V\left[p_0\right]}{\mathrm{\Δ}{p}_i}$

(7) $\frac{\∂M}{{\∂p}_i}\left[p_0\right]\left(s\right)=\frac{M[p_0+\mathrm{\Δ}{p}_i]\left(s\right)-M\left[p_0\right]\left(s\right)}{\mathrm{\Δ}{p}_i}$

$\frac{\∂\mathrm{\σ}}{{\∂p}_i}\left[p_0\right](s,t)=\frac{\mathrm{\σ}[p_0+\mathrm{\Δ}{p}_i](s,t_{+}^i)-\mathrm{\σ}\left[p_0\right](s,t)}{\mathrm{\Δ}{p}_i}$

其中，

Δp_i＝[0，...，Δp_i，...0]

$t_{+}^i=\frac{T\left[p_0\right]}{T[p_0+{\mathrm{\Δp}}_i]}t$

T[p]＝T(Ω[p]).

不同的输入参数p＝p₀+Δp_i (i＝1，...，2N+1)产生马达速度的变量，该马达速度的变量导致与p＝p₀时略有不同的冲程周期T[p₀+Δp_i]。为了能够沿杆柱在多个不同周期的单循环期间的同一时刻叠加应力σ(Ω[p]，x，t)，时间t被分成恒定的标准周期T[p₀]，如周期T[p₀+Δp_i]定义的时间t转换成周期T[p₀]定义的时间t^j ₊。

当利用有限差分方法计算偏导值时，值Δp_i应当以确保快速收敛到非线性优化求解的方式来选择。为了控制非线性问题近似值导致的误差，利用下述另一条件限定值δp_i：

(E)|δp_i|＜θΔp_i  (i＝1，...，2N+1)

其中，θ初始设定到1，但如果遇到收敛问题时需要减小。

从方程(6a-c)可以看出，高度非线性优化问题(I)已经被减化到找出满足线性条件(A)、(B)和(E)的向量δp的线性函数V[p₀+δp]的最小值。对于业内人士利用任何已知的线性规划方法可以得到这个问题的解。

如果计算出接近优化问题的优化向量δp₀，我们能够从新点p₁＝p₀+δp₀开始重复整个处理，该新点比点p₀更接近原始非线性问题的优化求解。重复该处理直到优化向量p与前面迭代向量值没有变化为止，即，

(8) $\left|\right|\mathrm{\&delta;p}\left|\right|=\sqrt{\underset{i}{\overset{2N+1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&delta;p}}_i^2}<\mathrm{\&epsiv;}$

其中ε为收敛性判据所选的门限值。

最有效的方法是在两个阶段进行优化处理。在第一阶段，我们仅基于没有进行过真实泵/井***实险的预测分析找出理论优化方案来确定其对于不同输入速度的响应(只在最初进行一些确定***参数的基本的实验)。在第二阶段，通过利用真实***对优化算法所需的不同输入速度的响应找出源于理论方案的实际优化方案。这两个阶段的过渡需要变化从马达速度到VFD输入速度的优化参数。这就需要转换傅立叶级数参数来反应VFD输入速度和马达响应之间的时间延迟，但是这种转换是非常直接的。采取这两个阶段的方法可能将***的物理实验局限为仅一次重复。

应用方法

业内人士都认为，计算优化原动机速度，当前抽运***性能的评价一定是基于***状态的准确反馈。光杆的准确位置最好利用安装在游梁抽油机的中心轴承或曲柄上的光编码器、非接触式磁阻旋转位置传感器或类似高精度位置传感器来确定。本发明最好连续监视并将所有油井作业条件传送到计算优化原动机速度和对应的原动机运行参数的中央计算机。然后将新的参数通过有线或无线数据传输方式传送到本地油井控制器。本地控制器和中央计算机之间的闭合反馈回路可以使数学模型校正或调校其参数以达到井下或地面组件物理状态的最精确表达，其也可以探测作业条件参数的趋势及变化。控制器也可以探测超出抽运***每一组件的载荷系数的预设范围的任何有害情况。单循环的每一阶段的速率(rpm)、加速度和扭矩值相应地基于下述优化的原动机速度，以将总体积产量最大化，同时保持安全工作参数。

地面设备和原动机

地面设备用于将摆动运动提供给井下的泵和抽油杆。抽油机通常包括：带有“驴头”的游梁，基座，连杆，具有配重的曲柄以及齿轮箱和马达。

通过优化原动机速度将合适的光杆运动施加到杆柱及泵上，抽油机的效率提高了，能耗降低了，杆柱应力减小了，抽油机平衡提高了。

在可变马达速度的条件下，所有这些部件随着可变速度及加速度旋转移动。加速度的结果导致了影响整个抽油机性能的动力和动量。例如，加速度影响齿轮扭矩，马达能耗、游梁强度以及齿轮磨损等。齿轮箱的适当载荷是非常重要的，这是因为欠载荷条件下抽油机作业时其机械效率低。超载荷抽油机作业时很容易损坏从而需要大量维修。只要知道抽油机的运动和旋转组件的惯性矩和权重的正确数据，就可进行动态扭矩值的计算以及抽油机性能的预测/分析。需要这些数据来进行任何优化前性能的评估。根据优选实施例，计算扭矩、配重载荷等必须的大部分信息可以自动获得。

抽油杆和泵的性能

抽油杆由不同横截面的几段长度组成的细长弹性杆。杆的一端通过驴头和光杆连接到抽油机的游梁上，另一端连接到潜泵上。必须将抽油杆应力和安全系数保持在抽油杆材料的疲劳强度相应推荐标准范围内。利用杆柱的数学模型，基于下述之一对抽油杆应力进行评估：

地面测量的光杆载荷(诊断分析)；

井下施加在活塞上的压力的评估(预测分析)。

杆柱的应力计算由于下面的因素涉及到数学和机械综合的问题：

弹性杆柱非常长，经受非线性位移以及可能的扭曲；

弹性杆具有复杂的三维几何形状；

弹性杆在油管内移动，不但沿油管纵向移动，还有横向运动；

弹性杆与油管接触，接触位置不可预测；以及

弹性杆浸没在粘性液体中。

杆柱的数学模型需要许多参数的详细且精确的信息，以便精确限定抽油杆的载荷和应力。因此，首先需要用正确的参数值建立一个适合的杆柱动态数学模型，然后利用可用的并且有效的数学方法求解。优化处理所需要的其它信息为在井内获得的有用的测量数据。利用用于井下图象识别的图形识别工具得到的充盈率和产液率的瞬时测量提供了大量有用的信息。利用所测得示功图以及所测的产液率，***软件复制了抽运***的动态性能。软件可以自动选择最佳抽油条件以减小抽油杆载荷，并在泵循环时间内确定理想泵运动所需的马达速度分布。该软件可以选择抽油速度的优化值，并确定优化原动机速度。所有这些变化都可以在最小开销内取得。由于不必改变地面抽油机、杆柱或泵的结构(只要抽油机含有所有本发明所需的组件)，所以运行成本降低了。

应用

业内人士现在明白了控制原动机速度以及继而控制光杆运动的专业技术及方法大量应用的同时，就可以看到一些应用对于井下产液量领域来说是非常实用的。

利用本文教导的技术和方法，例如位于油井液面下的，利用弹性抽油杆装置与地面复往式机械结构连接的往复泵的性能及适合的作业参数可以通过下述方法来确定：

a)利用任一适合的业内人士已知的数值方法计算弹性抽油杆及泵性能，以准确地识别和计算抽油杆、潜泵以及抽油机的机械***的所有变量。该机械***的所有组件都是动态改变速度和加速度的，所有组件都具有质量和该***的惯量，以及该机械***的机械摩擦和粘滞摩擦等也是动态变化的；

b)地面抽油机的优化性能及优化状态的计算，例如但不局限于：游梁抽运式、长冲程或液压驱动抽油机，该抽油机具有在单个往复周期内以预定的非恒定旋转速度作业的原动机，以使光杆、杆柱以及潜泵产生一个理想优化的状态。

这里教导的方法和技术也提供了一种通过控制抽运***状态来提高杆式抽运***的抽油性能的方法，该***为：

a)具有或没有制动或再生单元的变频驱动器和电动原动机，按照非恒定旋转速度、加速度以及扭矩运动的一个循环内的优化参数，控制地面抽油机的往复运动；

b)本地控制单元，其可以为基于具有单一任务或多任务操作***的电脑的可编程序控制器或数字信息处理器，其与变频驱动器作为一个整体也可以分开，用于将理想的地面抽油机的往复运动特征在一个往复循环内以最小速率为24次输入变频驱动器；

c)本地数据获取单元，其可以为基于具有单一任务或多任务操作***电脑的可编程序控制器或数字信息处理器，其与变频驱动器作为一个整体也可以分开，用于记录一个往复循环内变频驱动器的时间、角速度、加速度和扭矩参数，光杆位置和载荷，油压和套压，以及实时流率；以及

d)具有闭合反馈回路的远程计算站，通过一个通讯链接，来优化以及控制本地控制单元。远程计算站可以布置在远方或者本地，可以控制一个或多个本地控制单元。

下面详细讨论该***。

此处教导的技术和方法也可以通过如下方法响应井下或地面组件的变化情况自动改变杆式抽油机作业参数：

a)通过Internet网络建立与抽油机本地控制器的实时在线通讯，该网络可以通过无线电、无线局域或卫星通迅网络实现有线或无线通讯；

b)利用任何适合的数值方法计算优化作业参数，该数值方法对于业内人士来说是熟知的，将这些参数编程写到本地井控器警告或关井探测装置，以探测一个冲程步骤内抽油机的作业条件是否超出预定值；

c)执行程序化到本地控制单元的修正措施，该修正措施可以是警告情形、立即关井，在单循环周期内慢速关井，或者切换到预定紧急作业条件；

d)立即或在预定时间周期内启动与远程计算站的通讯；

e)执行路由到远程计算站的修正措施，以自动分析抽油单元的新条件，该新条件已超出了以前计算出的最佳作业条件；

f)自动或人工辅助地将新的作业参数下载到本地控制单元，来修正新的条件下的工况；以及

g)自动或人工辅助地将新的作业参数下载到本地控制单元，以应由粘性物质的沉淀造成的井内摩擦增加而改变化学剂的分配率。

作为本发明实用性的最后一个例子，可以利用一些现成的技术和方法自动防止或去除泵内的气阻情况，如：

a)在下行冲程运动期间，从施加在活塞上的力来探测气阻情况；

b)计算液体流和气体通过固定阀孔的最窄部分期间导致的泡点压力，该液体可能是含水或不含水的油；

c)计算活塞的优化运动，使活塞在上行冲程运动时的速度最小化，以便最小化液体速度以及固定阀内液体的压降，并保持该压力在泡点压力之上；以及

d)将原动机的速度和加速度控制在算好的优化运动范围内，以利用精确的光杆运动使气阻情况最小化或去除之。

这些仅仅是一些说明如何应用本发明所教导的方法和***来解决一些油井产液量领域的实际作业情况的例子。

***

现在结合附图对本发明***的一个实施例作出详细说明。

如图1，普通油井游梁抽油机由许多可移动部件组成，如果对这些部件在普通静力的顶端时进行加速或减速可以产生明显的惯力。驴头1利用缆绳和抽油杆悬挂器将杆系9和泵10与游梁2连接。转向臂3将游梁2连接到具有固定配重6的曲柄5上。曲柄5固定到齿轮箱4的轴上，原动机7通过皮带为齿轮箱4提供动力。

杆9系和泵10经受机械摩擦(由于泵10和泵筒以及杆9和油管之间的相互作用)、液体摩擦(由于杆9在粘性液体内移动，粘性液体在油管中移动以及通过泵10的阀时产生)、以及由于液体的液静压以及惯性产生的力。杆系9是在地面组件和潜泵10之间的弹性连接。弹性性能主要受每根杆段的尺寸及材料特性以及入井井深的影响。由于杆9的弹性以及光杆压力、速度以及加速度的周期变化，抽油杆9在井中进行纵向以及横向摆动。

四个测量装置或传感器安装在抽油机上。载荷测量装置或传感器11，可以是一个应变式称重传感器，连接在光杆上，并提供一个与载荷成比例的输出信号。高精度位置测量器，可以是一个光编码器8，安装在中心轴承上，并锚定到Samson柱上；该测量器提供游梁2的精确位置测量，该位置数据与游梁的旋转速度和加速度无关。两个传感器安装在井口，即一个油管压力传感器12和一个套管压力传感器13；这些传感器提供了精确压力信号，从而正确评估每一循环期间泵的状况。

游梁抽油机通过原动机7驱动，以使光杆以任何所需运动方式往复运动，原动机7可以是一个高效Nema B发动机。光杆通过抽油杆9的各个锥销与潜泵10连接。本发明就是想要控制光杆运动以使潜泵10以任何需要的冲程长度往复运动，从而在抽油杆9的疲劳载荷范围内最大化产液量。此外，可以控制潜泵10的任何理想速度以及运转方式以克服过度摩擦、气阻以及其它有害井下情况。

如图1所示，位置信号17、载荷信号18、油压信号19以及套压信号20被传送到本地控制单元21，其转换、计算并通过例如但不限于硬盘或固态存储模块等数字存储器存储这些信号。附加的速度和扭矩信号16从通常的变频驱动控制器14传送到控制单元21，该变频驱动控制器通过应用于电动原动机7的电压、电流以及频率控制原动机7的运转状态。原动机7和变频驱动控制器通过信号15实现通讯。变频驱动控制器14可以包括动力制动电阻器以及各种其它组件，可以是任何市售的适合类型组件。本地控制单元21通过通讯单元将所有采集来的信息发送到远程计算站23，远程计算站可以是一个具有多任务处理***的高计算性能的台式计算机。可以利用各种通迅装置22，如有线通讯、Internet、无线局域网络、电话网络或卫星网络通讯等。通讯链接实现了本地控制单元21和远程计算站23之间的闭合回路反馈***。井下和地面作业条件通过图2a和图2b概括的处理程序软件进行分析和优化，其包括预测和诊断分析。图2a列出了步骤30到44，图2b列出了接下来的步骤46到60。

图3到图6提供了一口深为9057英尺的井的作业数据，该井为四个测试本发明有效性的测试点之一。传统几何形状的抽油机(640-365-168)通过一由不同直径的五部分组成的钢制抽油杆柱与一个直径为1.75英寸加重杆式泵连接。数据可以从一个普通固定速度以及从具有原动机优化可变角速度的优化模型获得。通过24小时期间内的产液量测量数据对井下泵冲程长度进行校验。液面测量数据用于校验加在活塞上的计算压力值。进行六个月以上的长期数据收集目的就是确保性能的持久性并为硬件、优化技术以及软件的进一步开发做准备。

图3为一曲线图，用于显示两种情况下所测的原动机速度：导致抽油速率为每分钟6.3个冲程数(SPM)的恒定速度，和导致7.6个SPM的优化可变原动机速度。

图4为一曲线图，用于显示优化前后所测得光杆线速度。很清楚，优化速度在冲程的任何部分都不是一些现有技术描述的恒定速度，优化速度明显与恒定原动机角速度带来的典型速度不同。

图5显示在原动机恒定角速度和优化可变速度的泵作业期间所测的光杆和计算的活塞压力对位移的曲线图。如评估软件计算以及井口实际流量测量确认，对应于6.3SPM的恒定角速度产生114英寸的泵冲程。由于原动机应用优化可变速度，如评估软件计算以及井口实际流量测量确认，冲程周期减少到相当于7.6个SPM，泵冲程长度增加到143英寸。产液量的明显增加是由于泵冲程长度增加(25％)以及冲程时间减少(20％)的结果。施加在井内任何组件的压力没有增加，由于利用了旋转重力惯性，耗电量下降了27％。业内人士很清楚对于任何类型的井，通过增加原动机的恒定速度来使泵冲程率从6.3SPM增加到7.6SPM，可以实现泵冲程的非常小的增加，而耗电量和施加在***上的压力明显增加了。

图6为一曲线图，显示了优化前后，齿轮箱内所测齿轮箱扭矩。当齿轮箱扭矩明显在最大额定扭矩之下，为了降低齿轮箱寿命的负面影响，将再生扭矩降到最小。

算出优化的原动机速度、加速度和扭矩，以及安全作业范围并一起传送给本地控制单元21。然后，控制单元在最小的一个完整循环后的响应通过通讯单元返回并由远程计算站23分析之。如果优化参数合乎要求(如计算的泵冲程长度、泵冲时间、功耗、杆系和地面组件的载荷和应力水平、在固定阀的流体速度、马达扭矩的最大值和最小值等等)，计算不再继续执行，除非将来井的工况变坏。在每个预定的时间间隔，远程单元23或本地单元21周期性地启动通讯来检查抽油机的状态。本地控制单元21将在每个循环内的至少24步进为变频驱动器14提供计算的速度、加速度，并根据安全作业参数在每一步进期间监视抽油机的状态，安全作业参数如光杆上的最大载荷和最小载荷，马达扭矩，齿轮箱扭矩，光杆位移，油压、套压以及冲程时间。

如果任一安全作业参数超出规定的值，本地单元21将启动如降低或关闭抽油机等修正措施，并生成一个警告消息然后通过闭合回路反馈***发送到远程计算站23。最终的作业条件将被发送到远程计算站23，然后计算出新优化作业参数并将其发送到本地单元21。

虽然前面描述了本发明的一个具体实施方式，应当明白本发明还包括在本发明范围内的其它实施方式。对于任何业内人士来说，任何对本发明所作的改进以及调整都没有超出通过具体实施方式说明的本发明的精神和范围，都将包括在本发明所附的权利要求所保护的范围内。

Claims (14)

1、一种在抽运***中控制原动机角速度和光杆运动的方法，该方法包括如下步骤：

a)基于***数据开发抽运***的数学模型；

b)测量抽运***作业期间的物理条件；

c)对所测物理条件和数学模型进行比较；

d)计算原动机优化可变速度以及新的作业参数，以确定优化的光杆、抽油杆以及潜泵的运动；以及

e)将优化的原动机可变速度和新作业参数应用到抽运***上。

2、根据权利要求1所述的方法，其中，确定原动机优化可变速度以使泵冲程长度最大化，冲程时间最小化，作用在抽运***组件上的力最小化以及能耗最小化。

3、根据权利要求1所述的方法，其中，计算新的作业参数包括分析抽运***几何形状以及机械特征。

4、根据权利要求1所述的方法，其中，原动机驱动光杆运动，将新作业参数应用到原动机上以实现优化光杆运动。

5、根据权利要求1所述的方法，其中，新作业参数通过控制原动机的速度、加速度以及扭矩来应用到原动机上。

6、根据权利要求1所述的方法，其中，抽运***为液压驱动抽运***，新作业参数通过控制抽运***的驱动***内压力和流率来应用在抽运***上。

7、根据权利要求1所述的方法，其中，计算原动机优化可变速度通过一种优化方法来实现，该优化方法选自理论技术、实验技术以及理论与实验技术的结合。

8、根据权利要求1所述的方法，其中，计算原动机优化可变速度作为利用预测分析方法设定初始抽运***设计的一部分来执行。

9、一种在抽运***中控制光杆运动的***，光杆的运动由原动机驱动，该***包括：

a)地面抽油部件，包括原动机；

b)控制器，用于控制原动机，该控制器可以使原动机在一个循环内动态改变原动机的速度、加速度和扭矩；

c)井下抽油部件，其包括杆柱和潜泵；

d)用于将原动机的运动传递到井下抽油部件的装置；

e)测量装置，安装在地面抽油部件上，用于监测作业条件；

f)本地控制单元；

g)信号发送装置，用于将来自测量装置和控制器的信号发送到本地控制单元，以确定优化原动机速度和所需原动机新的作业参数；

h)用于将新的作业参数发送到控制器的装置。

10、根据权利要求9所述的***，其中，测量装置用于测量光杆载荷、游梁位置、油压以及套压。

11、根据权利要求10所述的***，其中，测量装置包括测量光杆载荷的传感器、测量游梁位置的光编码器以及测量油压和套压的压力传感器。

12、根据权利要求9所述的***，其中，控制器包括动力制动电阻器和再生式模块中的一个。

13、根据权利要求9所述的***，进一步包括远程计算站，其与本地控制单元进行通讯。

14、根据权利要求9所述的***，其中，本地控制单元具有编程建立数学模型和数字求解技术能力，以分析信号、确定优化原动机速度以及确定所需的原动机新的作业参数。

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