CN105572503A - 一种基于多尺度采样的抽油机电参数数据预处理方法 - Google Patents

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Qingdao Zhiyong New Material Technology Co ltd
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Management Committee Office Of National University Science And Technology Park China University Of Petroleum
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Dongying Dongqi Petroleum Science & Technology Co ltd
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Abstract

一种基于多尺度采样的抽油机电参数数据预处理方法，其技术方案为根据***实时评价过程中不同层次模型对数据尺度的要求不同，分别采用三种不同的采样尺度，使得***在有限的硬件资源下完成更多的任务。针对电参数数据信号的特点，采用三种数据预处理及信号分析方法，其特征内容为：针对现场数据电磁脉冲干扰问题，采用预测均值滤波算法对信号的奇异值进行预处理；针对非完整周期间歇采样信号的处理问题，采用拟合先行的希尔伯特黄变换(HHT)信号分离方法；针对信号实时梯度计算问题，采用基于多尺度均值滤波的信号梯度计算方法。本发明的有益效果：使其在高速采样的过程中能够缓解电磁干扰，在有限的缓存配置下，实现一段连续采样数据对***某一缓变信号特征的完整周期记录，并进行信号特征分析，以评价抽油机***的工作状态。

Description

一种基于多尺度采样的抽油机电参数数据预处理方法
一、技术领域
本发明涉及抽油机电参数数据处理，尤其是一种基于多尺度采样的抽油机电参数数据预处理方法。
二、背景技术
目前，油田上所采油的抽油机采油***的电参数数据具有自身特性，是一组尺度不同数据，从电压、电流的高速变化数据到电功率的周期变化信号，再到周期功这种缓变信号，如果都采用同一种数据采样频率势必造成***设计难度加大和成本上升，因此不同尺度的数据应该采用不同尺度的采样速度。高速采样会极大增加硬件缓存的开销，在有限的缓存配置下，一段连续采样数据可能无法实现对***某一缓变信号特征的完整周期记录，给信号特征分析带来困难。同时原始采样数据会受到电磁干扰，如何有效地缓解干扰的影响是目前亟待解决的重要内容。
三、发明内容
本发明的目的是针对上述技术中存在的不足，设计一种基于多尺度采样的抽油机电参数数据预处理方法。使其在高速采样的过程中能够缓解电磁干扰，在有限的缓存配置下，实现一段连续采样数据对***某一缓变信号特征的完整周期记录，并进行信号特征分析，以评价抽油机***的工作状态。
本发明一种基于多尺度采样的抽油机电参数数据预处理方法，其特征在于：
根据***实时评价过程中不同层次模型对数据尺度的要求不同，分别采用三种不同的多尺度采样；针对信号的不同特点，采用三种数据预处理及信号分析方法。
所述的多尺度采样，采样尺度分为三个尺度：第一尺度：电流电压采样尺度，反应电动机的特性变化，微秒级，采样频率在10KHz；第二尺度：电功率采样尺度，反应抽油机的特性变化，毫秒级，采样频率在50Hz；第三尺度：周期功图(电工图)采样尺度，反应油井及油藏对象的变化，时级，采样频率0.001Hz。
所述第一尺度：结合电动机电源谐波分析频率的要求，即要求分析到13次谐波，电源工频频率50Hz，13次谐波频率为650Hz，乘以2即1300Hz，考虑到信号干扰等因素，因此工程中电压电流的批次采样频率不低于2KHz，同时还要附加同批次内电压电流六路信号的同步采样，作为数据采样的第一尺度要求。
所述第二尺度：输出转速和输入扭矩的计算速度要求每20ms出一组数据，即作为电动机转子的转速和扭矩数据采样频率应不低于50Hz，这是数据采样的第二尺度要求。
所述第三尺度：基于油藏的变化周期长、缓慢的特征，提出数据采集存储方案是每隔1个小时对油井的特征数据采集存储一次，可以在有限的存储空间里记录历史更久远、信息更全的数据，作为第三尺度要求。
所述的三种数据预处理及信号分析方法，针对现场数据电磁脉冲干扰问题，采用预测均值滤波算法对信号的奇异值进行预处理，针对非完整周期间歇采样信号的处理问题，采用拟合先行的希尔伯特黄变换(HHT)信号分离方法，针对信号实时梯度计算问题，采用基于多尺度均值滤波的信号梯度计算方法，其特征如下：
所述的预测均值滤波算法：计算当前一段时间内的均值(不包括当前值)，计算当前点后一段的均值(也不包括当前点)，比较当前点值同这两个数值之间的关系，如超出信号趋势范围，则修整，不超出则保留原值，根据不同的信号特征采用不同的修正方法。
所述的预测均值滤波算法多了一步预测功能，对于奇异值的判断更加准确，具有自适应性，由于有了预测信息，因此信号调整更加接近于真实值，由于采用了插值，使得信号特征趋于平滑，符合物理变化的规律；对于高斯噪音和脉冲噪音同时具有较好抑制作用，尤其对带有强电磁干扰的电信号的数据预处理来说，较之常规方法表现出了更佳的效果。
所述的拟合先行的希尔伯特黄变换(HHT)信号分离方法：选择拟合初值，采用信赖域方法进行曲线拟合，进行基频信号分离，计算剩余信号，对剩余信号作HHT分析。
所述的拟合先行的希尔伯特黄变换(HHT)信号分离方法：拟合先行的HHT信号分离方法对于非完整器间歇采样信号来说，既发挥了拟合算法在精度方面的优势，又发挥了HHT变化分析时频信号的有效性，解决了连续高速采样信号处理过程中存在的问题，为通过电信号分析抽油机的运行状态提供了一个切实有效的解题思路。
所述的多尺度均值滤波的信号梯度计算方法：滑动均值结果中包含信号梯度信息，通过多尺度均值滤波算法，可以得到信号梯度，并依此分理处低阶信号；对于具有优先阶连续导数的信号，在经历N阶连续求导之后信号分量变为零，经过多次迭代处理后余项是具有正弦或者余弦特征的信号；信号均值滤波的余差中包含着信号的梯度信息，通过再次对余差进行统一尺度的均值滤波处理，可得到原始信号梯度系列。
所述的多尺度均值滤波的信号梯度计算方法：分析了滑动均值滤波的特点，发现均值滤波残差中包含有信号的梯度信息，从而提出基于均值滤波的信号梯度计算方法，具有计算速度快、边界效果好等优点，梯度信息用来计算速度和角速度等。
本发明一种基于多尺度采样的抽油机电参数数据预处理方法与现有技术相比能够缓解电磁干扰，在有限的缓存配置下，实现一段连续采样数据对***某一缓变信号特征的完整周期记录，在有限的存储空间里记录历史更久远、信息更全的数据，并进行信号特征分析，此外还具有以下显著优点：
1、所述的预测均值滤波算法多了一步预测功能，对于奇异值的判断更加准确，具有自适应性，由于有了预测信息，因此信号调整更加接近于真实值，对于高斯噪音和脉冲噪音同时具有较好抑制作用，尤其对带有强电磁干扰的电信号的数据预处理来说，较之常规方法表现出了更佳的效果；
2、所述的拟合先行的希尔伯特黄变换(HHT)信号分离方法：拟合先行的HHT信号分离方法对于非完整器间歇采样信号来说，既发挥了拟合算法在精度方面的优势，又发挥了HHT变化分析时频信号的有效性，解决了连续高速采样信号处理过程中存在的问题，为通过电信号分析抽油机的运行状态提供了一个切实有效的解题思路。
3.、基于均值滤波的信号梯度计算方法，具有计算速度快、边界效果好等优点。
四、附图说明
无附图
五、具体实施方式
一种基于多尺度采样的抽油机电参数数据预处理方法，根据***实时评价过程中不同层次模型对数据尺度的要求不同，分别采用三种不同的多尺度采样，使得***在有限的硬件资源下完成更多的任务。
调整确定三个尺度，第一尺度：电流电压采样尺度，反应电动机的特性变化，微秒级，采样频率在10KHz；第二尺度：电功率采样尺度，反应抽油机的特性变化，毫秒级，采样频率在50Hz；第三尺度：(电工图)采样尺度，反应油井及油藏对象的变化，时级，采样频率0.001Hz。
电压、电流通过第一尺度，反映出电动机的特征变化，电动机输出轴功率及电机转子角速度，通过第二尺度，生成电工图，通过第三尺度，生成油藏模型，反映出油藏的状态。
针对信号的不同特点，采用三种数据预处理及信号分析方法，其操作方式为：
针对现场实际采集信号中受到的不规则电磁干扰问题，采用预测均值滤波算法对信号的奇异值进行预处理；
针对非完整周期间歇采样信号的处理问题，采用拟合先行的希尔伯特黄变换(HHT)信号分离方法；
针对信号实时梯度计算问题，采用基于多尺度均值滤波的信号梯度计算方法，用来计算速度和角速度等。

Claims (3)

1.一种基于多尺度采样的抽油机电参数数据预处理方法，其特征在于：根据***实时评价过程中不同层次模型对数据尺度的要求不同，分别采用三种不同的多尺度采样；针对信号的不同特点，采用三种数据预处理及信号分析方法。
2.根据权利要求1所述的多尺度采样，采样尺度分为三个尺度：第一尺度：电流电压采样尺度，反应电动机的特性变化，微秒级，采样频率在10KHz；第二尺度：电功率采样尺度，反应抽油机的特性变化，毫秒级，采样频率在50Hz；第三尺度：周期功图(电工图)采样尺度，反应油井及油藏对象的变化，时级，采样频率0.001Hz；其特征内容如下：
所述第一尺度：结合电动机电源谐波分析频率的要求，即要求至少分析到13次谐波，电源工频频率50Hz，13次谐波频率为650Hz，乘以2即1300Hz，工程中电压电流的批次采样频率不低于2KHz，同时还要附加同批次内电压电流六路信号的同步采样，作为数据采样的第一尺度要求；
所述第二尺度：输出转速和输入扭矩的计算速度要求每20ms出一组数据，即作为电动机转子的转速和扭矩数据采样频率应不低于50Hz，这是数据采样的第二尺度要求；
所述第三尺度：基于油藏的变化周期长、缓慢的特征，提出数据采集存储方案是每隔1个小时对油井的特征数据采集存储一次，可以在有限的存储空间里记录历史更久远、信息更全的数据，作为第三尺度要求。
3.根据权利要求1所述的三种数据预处理及信号分析方法，针对现场数据电磁脉冲干扰问题，采用预测均值滤波算法对信号的奇异值进行预处理，针对非完整周期间歇采样信号的处理问题，采用拟合先行的希尔伯特黄变换(HHT)信号分离方法，针对信号实时梯度计算问题，采用基于多尺度均值滤波的信号梯度计算方法；其特征内容如下：
所述的预测均值滤波算法：计算当前一段时间内的均值(不包括当前值)，计算当前点后一段的均值(也不包括当前点)，比较当前点值同这两个数值之间的关系，如超出信号趋势范围，则修整，不超出则保留原值，根据不同的信号特征采用不同的修正方法；
所述的预测均值滤波算法：多了一步预测功能，对于奇异值的判断更加准确，具有自适应性，由于有了预测信息，因此信号调整更加接近于真实值，由于采用了插值，使得信号特征趋于平滑；对于高斯噪音和脉冲噪音同时具有较好抑制作用，尤其对带有强电磁干扰的电信号的数据预处理来说，表现出了更佳的效果；
所述的拟合先行的希尔伯特黄变换(HHT)信号分离方法：选择拟合初值，采用信赖域方法进行曲线拟合，进行基频信号分离，计算剩余信号，对剩余信号作HHT分析。
所述的拟合先行的希尔伯特黄变换(HHT)信号分离方法：拟合先行的HHT信号分离方法对于非完整器间歇采样信号来说，既发挥了拟合算法在精度方面的优势，又发挥了HHT变化分析时频信号的有效性，解决了连续高速采样信号处理过程中存在的问题，为通过电信号分析抽油机的运行状态提供了一个切实有效的解题思路。
所述的多尺度均值滤波的信号梯度计算方法：滑动均值结果中包含信号梯度信息，通过多尺度均值滤波算法，可以得到信号梯度，并依此分理处低阶信号；对于具有有限阶连续导数的信号，在经历N阶连续求导之后信号分量变为零，经过多次迭代处理后余项是具有正弦或者余弦特征的信号；信号均值滤波的余差中包含着信号的梯度信息，通过再次对余差进行统一尺度的均值滤波处理，可得到原始信号梯度系列；
所述的多尺度均值滤波的信号梯度计算方法：分析了滑动均值滤波的特点，发现均值滤波残差中包含有信号的梯度信息，从而提出基于均值滤波的信号梯度计算方法，具有计算速度快、边界效果好等优点，梯度信息用来计算速度和角速度。
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