CN106761668B - 油井故障智能化分析决策***及方法 - Google Patents

油井故障智能化分析决策***及方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及油田监测技术领域，是一种油井故障智能化分析决策***及方法，包括数据采集模块、远程测控模块、服务器、数据库连接模块和功能模块，数据采集模块包括电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪、流量传感器和可燃气体检测仪，电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪、流量传感器仪均与远程测控模块通信连接，服务器内设有生产数据库和专家数据库，生产数据库与数据采集模块单向通信连接，专家数据库与数据库连接模块双向通信连接。本发明通过建立油田智能化分析与决策专家***，对油井的生产参数进行实时监控、分析、故障诊断和预测，对油田节约成本，节省人力物力。

Description

油井故障智能化分析决策***及方法
技术领域
本发明涉及油田监测技术领域，是一种油井故障智能化分析决策***及诊断、预测、决策方案使用方法，即油井故障智能化分析决策***及方法。
背景技术
目前，在油田日常生产管理中大多需要人工巡井，主要依靠值班工人定时、定点去轮巡，靠眼睛、耳朵的感官去发现运行设备的异常。巡视工作量与路线长度、地理环境和气候的变化都有很大的关系。当设备因故障在两次巡视之间停止运行，值班人员就无法及时发现，造成了生产的不安全因素增加。
现在对抽油井进行工况分析时，人工不能直接监测到地下杆式泵的工作状况，对于能反映井下抽油泵运行状况的示功图一个月测试一至两次，不能实时看到抽油机井的示功图、电流图，传统的示功图测试技术已经不能满足工作人员的需求。在采集到设备信息数据后，还需现场技术人员花费时间进行故障分析判断，判断出故障之后还需花费大量时间和精力去寻求解决方案，增加了人力、物力、财力。同时，在生产设备管理上，故障预测等方面，各大油田还没有相应的软件***，对设备进行统一的分类管理，准确查找到每一个设备的型号、生产厂家、性能参数、安装厂家、检修周期等信息，对设备的维护及安装提供参考信息，实现对设备故障进行预测，提前预知抽油机故障，工作人员及时采取相应措施，避免不必要的损失。
发明内容
本发明提供了一种油井故障智能化分析决策***及诊断、预测、决策方案使用的方法，克服了上述现有技术之不足，其能有效解决现有技术中存在的不能对油井井下故障实时监测，存在安全隐患以及出现故障后寻找解决方案费时费力，造成工作效率低的问题。
本发明的技术方案之一是通过以下措施来实现的：一种油井故障智能化分析决策***，包括数据采集模块、远程测控模块、服务器、数据库连接模块和功能模块，数据采集模块包括电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪、流量传感器和可燃气体检测仪，所述电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪、流量传感器和可燃气体检测仪均与远程测控模块通信连接，所述服务器内设有生产数据库和专家数据库，远程测控模块与生产数据库通信连接，生产数据库与数据采集模块单向通信连接，专家数据库与数据库连接模块双向通信连接，所述功能模块包括登录模块、运行监控模块、状态预警模块、故障分析模块、故障预测模块、决策方案模块和设备信息模块，登录模块、运行监控模块、状态预警模块、故障分析模块、故障预测模块、决策方案模块和设备信息模块均与数据库连接模块双向电连接。
下面是对上述发明技术方案的进一步优化或/和改进：
上述所述专家数据库可包括***库、数据监测库、用户信息库、设备信息库、专家知识库、案例库和模板库；所述登录模块设有登陆管理单元和数据库连接管理单元，所述运行监控模块设有监控生产数据库单元和更新专家数据库单元，所述状态预警模块设有故障监测预警单元，所述故障分析模块设有故障查询***单元、故障诊断***单元和模板库管理单元，故障预测模块设有故障预测单元，所述决策方案模块设有故障管理***单元和决策方案***单元，所述设备信息模块设有设备信息管理单元和设备维护***单元，监控生产数据库单元输出端与更新专家数据库单元输入端相连接，更新专家数据库单元第一输出端与故障监测预警单元输入端相连接，故障诊断***单元输出端与故障监测预警单元输入端相连接，更新专家数据库单元第二输出端与故障诊断***单元输入端相连接；所述登录管理单元与用户信息库相连接，数据库连接管理单元与***库相连接，所述监控生产数据库单元、更新专家数据库单元、故障监测预警单元、故障查询***单元、故障预测单元、故障管理***单元均与数据监测库相连接，故障诊断***单元、模板库管理单元均与模板库相连接，决策方案***单元分别与专家知识库和案例库相连接，设备信息管理单元和设备维护***单元均与设备信息库相连接。
上述所述电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪分别采集现场的电机电流和功率参数、油温参数、油管压力参数和套管压力参数、动液面深度、抽油机载荷功图和角位移功图并通过无线通信传输至远程测控模块，流量传感器和可燃气体检测仪分别采集现场的油田产液量和可燃气体浓度并通过有线通信传输至远程测控模块；或/和，所述远程测控模块为RTU远程测控终端。
本发明的技术方案之二是通过以下措施来实现的：一种油井故障智能化分析决策***的故障诊断方法，包括以下步骤：
第一步，功图转化，数据采集模块将采集得到设备参数传输至运行监控模块，更新专家数据库后由故障诊断***单元将地面测的示功图转换为井下有杆泵示功图，完成功图转换，步骤如下：
建立波动方程，公式如下：
式中：u(x,t)为抽油杆柱在x深度处的横截面在t时刻的位移；x为深度；t为时间；a为应力在抽油杆柱上的传播速度；c为阻尼系数；
其上、下边界条件的傅里叶级数表示及初始条件公式如下：
其中：f(x,t)为柱塞在位移x、时刻t时的载荷；D(t)为悬点在t时刻的位移；U(t)为光杆在时刻t时的位移；σn、τn、vn、δn为傅里叶系数；
通过分离变量及傅里叶变换可以求出u(x,t)：
根据胡克定律，可以求得
式中：
On(x)＝(knchβnx+δnshβnx)sinαnx+(unchβnx+vnshβnx)cosαnx (5)
Pn(x)＝(knchβnx+δnchβnx)cosαnx+(μnchβnx+vnshβnx)sinαnx (6)
根据波动方程的解u(x,t)，f(x,t)及其边界条件将井上获取的地面示功图转换为井下泵功图；
第二步，对明显特征功图进行分类为需要神经网络分析和不需要神经网络分析，需要神经网络分析的功图进入第三步，不需要神经网络分析的功图进入第四步；
第三步，根据不同故障功图变化，需要神经网络分析的功图分别采用几何法、网格法和傅立叶描述子法对功图特征值进行提取，之后进入第五步；
第四步，根据不同故障功图变化，不需要神经网络分析的功图采用灰度矩阵对功图特征值进行提取，之后进入第六步；
第五步，根据数据采集模块采集的生产数据结合第三步提取的功图特征值，调用单井模板库和区块模板库对故障进行诊断分析，之后进入第七步；
第六步，根据数据采集模块采集的生产数据结合第三步提取的功图特征值，运用欧式距离分类进行诊断分析，之后进入第七步；
第七步，得出故障诊断结果，对故障诊断结果进行现场验证，若现场验证正确，则将相应故障诊断结果统计数自动加1次；若现场验证错误，则修正故障诊断结果并将该单井功图作为模板存入相应的单井模版库中。
上述在第三步中，几何法特征值提取是基于泵功图进行几何操作获取特征值，对所述泵功图提取的几何特征值为:上冲程始点A、左下面积A1、左上面积A2、右上面积A3、右下面积A4、上行变形结束点B、下行变形结束点D、上死点C、曲线质心G、最小载荷Fmax和最小载荷Fmin。
上述在第三步中，所述的网格特征值提取法，对功图图像进行网格化处理，将示功图分解成若干个形状、大小相同的网格，对有示功图穿过的网格赋值“1”，对于其它网格，以功图穿过的网格为中心，当其位于功图外部时，每远离一格，灰度值减去1，当位于功图内部时，每远离一格，灰度值增加1，计算灰度矩阵的灰度均值、灰度方差、灰度偏差、灰度峰度、灰度能量、灰度熵六个特征参数，公式如下：
灰度均值：
灰度方差：
灰度偏差：
灰度峰度：
灰度能量：
灰度熵：
以此作为特征值与标准特征值进行比较。
上述在第三步中，傅立叶描述子法特征值提取是对功图进行傅立叶级数展开表征功图形状，即沿示功图轮廓线的一个动点P(l)的坐标变化是一个以功图周长为周期的周期函数，该函数可以用傅里叶级数表示，其系数a(k)称为傅里叶描述子，表达式如下：
进行归一化后公式：
式中是对傅里叶系数a(k)取模；由于变换后的高频系数较小，因此，通常只选取低频系数作为特征值，根据对功图的傅里叶变换可知，当k>20时，傅里叶描述子变得十分小，故选取k＝20。
本发明的技术方案之三是通过以下措施来实现的：一种油井故障智能化分析决策***的故障预测方法，包括以下步骤：
第一步，提取单井近期的5组正常示功图的特征值，之后进入第二步；
第二步，将单井近期5组正常示功图的特征值与模板库中正常示功图进行对比，计算相似度，之后进入第三步；
第三步，建立数据的动态模型，即GM(h,n)模型，其微分方程是时间域的连续函数，h为方程阶数，n为变量个数，微分方程如下公式所示：
则微分方程的系数向量为：
采用最小二乘法求解，结果为：
式中为A组成的分块矩阵，之后进入第四步；
第四步，当发现特征值与正常示功图匹配的越来越低时，对下一组示功图数据进行预测，判断其是否会发生故障；若满足偏离界限，立即通过故障监测预警单元进行预警。
上述在第三步中，GM(1，1)模型的建模原理为：
(1)设原始序列为X(0)，有：
X(0)＝[x(0)(1),x(0)(2),...,x(0)(n)] (22)
对原始序列X(0)进行一次累加生成序列X(1)，得到：
X(1)＝[x(1)(1),x(1)(2),...,x(1)(n)] (23)
原始序列X(0)与一次累加生成序列X(1)中的对应数据之间的关系为：
(2)建立GM(1，1)模型的白化微分方程为：
GM(1，1)模型的灰微分方程为：
x(0)(k)+az(1)(k)＝b k＝1,2,..,n (26)
公式(26)中，a为发展系数，b为灰作用量，均为待辨识的参数，x(0)(k)为灰导数，z(1)(k)为背景值，背景值的计算公式如式(27)：
(3)设待求参数Y＝[x(0)(2),x(0)(3),...,x(0)(n)]T
根据最小二乘原理，计算微分方程的解为：
(4)令x(1)(0)＝x(0)(0)，则原始序列的预测公式为：
式(30)中：为x(0)(k)的拟合值，为第k+1个预测值。
本发明的技术方案之四是通过以下措施来实现的：一种油井故障智能化分析决策***的决策方案使用方法，包括以下步骤：
第一步，在进行故障诊断结果之后，根据故障类型进行问题描述，在案例库中进行案例检索，之后进入第二步；
第二步，通过决策方案模块查找该故障解决方案是否在数据库中，若数据库中有解决方案，则得到存在解决方案的结论之后进入第三步，如果未找到对应的解决方案，用户针对诊断结果分析后添加相应的解决方案，补充数据库，结束；
第三步，判断解决方案中是否存在满意的解决方案，若没有满意的解决方案用户自行设计适合的解决方案，并将解决结果以案例形式添加到案例库，结束；如寻找到满意的解决方案，之后进入第四步；
第四步，如果有满意的方案，根据用户的选择，将该解决方案采纳次数自动加1，在下次寻找方案时，优先显示采纳次数最多的方案，之后结束。
本发明通过建立油田智能化分析与决策专家***，对油井的生产参数进行实时监控、实时分析、实时故障诊断、实时预测，同时还对油田的各类生产设备进行分类管理，从而真正意义上的实现了油田的数字化、智能化，对油田节约成本，节省人力物力。油井逐渐趋于数字化、智能化，采用准确、高效、实时的抽油机井工况自动监控技术，实现实时生产数据采集、生产环境实时监控、设备运行状态实时监控、实时故障诊断、业务单元预警分析、智能决策及自动生产解决方案，可以降低无功消耗及设备故障率，提高开井时效。
附图说明
附图1为本发明实施例1的整体结构框图。
附图2为本发明实施例1的数据库与功能模块的关系框图。
附图3为本发明实施例2的故障诊断流程图。
附图4为本发明实施例2的功图转化示意图。
附图5为本发明实施例2的示功图几何特征值提取示意图。
附图6为本发明实施例2的正常示功图的灰度矩阵示意图。
附图7为本发明实施例2的BP神经网络训练结果图。
附图8为本发明实施例3油井故障预测方法流程图。
附图9为本发明实施例3功图异常预测示意图。
附图10为本发明实施例4决策方案流程图。
具体实施方式
本发明不受下述实施例的限制，可根据本发明的技术方案与实际情况来确定具体的实施方式。
下面结合实施例及附图对本发明作进一步描述：
实施例1：如附图1、2所示，油井故障智能化分析决策***包括数据采集模块、远程测控模块、服务器、数据库连接模块和功能模块，数据采集模块包括电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪、流量传感器和可燃气体检测仪，所述电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪、流量传感器和可燃气体检测仪均与远程测控模块通信连接，所述服务器内设有生产数据库和专家数据库，远程测控模块与生产数据库通信连接，生产数据库与数据采集模块单向通信连接，专家数据库与数据库连接模块双向通信连接，所述功能模块包括登录模块、运行监控模块、状态预警模块、故障分析模块、故障预测模块、决策方案模块和设备信息模块，登录模块、运行监控模块、状态预警模块、故障分析模块、故障预测模块、决策方案模块和设备信息模块均与数据库连接模块双向电连接。
这里的登录模块在运行时，首先会检测是否与服务器内的专家数据库和生产数据库连接，当连接成功时，用户才能登录，否则提示用户修改数据库连接；运行监控模块能实时显示油井的检测数据，包括：油井常规参数及近期数据变化信息，按照一定的时间间隔循环显示不同油井的设备数据信息，也可以根据个人需求查看单井信息。本发明通过建立油田智能化分析与决策专家***，对油井的生产参数进行实时监控、实时分析、实时故障诊断、实时预测，同时还对油田的各类生产设备进行分类管理，从而真正意义上的实现了油田的数字化、智能化，对油田节约成本，节省人力物力。油井逐渐趋于数字化、智能化，采用准确、高效、实时的抽油机井工况自动监控技术，实现实时生产数据采集、生产环境实时监控、设备运行状态实时监控、实时故障诊断、业务单元预警分析、智能决策及自动生产解决方案，可以降低无功消耗及设备故障率，提高开井时效。
可根据实际需要，对上述油井故障智能化分析决策***作进一步优化或/和改进：
如附图1、2所示，所述专家数据库包括***库、数据监测库、用户信息库、设备信息库、专家知识库、案例库和模板库；所述登录模块设有登陆管理单元和数据库连接管理单元，所述运行监控模块设有监控生产数据库单元和更新专家数据库单元，所述状态预警模块设有故障监测预警单元，所述故障分析模块设有故障查询***单元、故障诊断***单元和模板库管理单元，故障预测模块设有故障预测单元，所述决策方案模块设有故障管理***单元和决策方案***单元，所述设备信息模块设有设备信息管理单元和设备维护***单元，监控生产数据库单元输出端与更新专家数据库单元输入端相连接，更新专家数据库单元第一输出端与故障监测预警单元输入端相连接，故障诊断***单元输出端与故障监测预警单元输入端相连接，更新专家数据库单元第二输出端与故障诊断***单元输入端相连接；所述登录管理单元与用户信息库相连接，数据库连接管理单元与***库相连接，所述监控生产数据库单元、更新专家数据库单元、故障监测预警单元、故障查询***单元、故障预测单元、故障管理***单元均与数据监测库相连接，故障诊断***单元、模板库管理单元均与模板库相连接，决策方案***单元分别与专家知识库和案例库相连接，设备信息管理单元和设备维护***单元均与设备信息库相连接。
如附图1、2所示，所述电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪分别采集现场的电机电流和功率参数、油温参数、油管压力参数和套管压力参数、动液面深度、抽油机载荷功图和角位移功图并通过无线通信传输至远程测控模块，流量传感器和可燃气体检测仪分别采集现场的油田产液量和可燃气体浓度并通过有线通信传输至远程测控模块；或/和，所述远程测控模块为RTU远程测控终端。这里的RTU远程控制终端提供了多个与现场测试端的接口，可分别采集各生产数据，并进行数据转换后存储在临时寄存器中，再通过无线接口发送给远端的无线服务器。这里的无线通信传输采用ZigBee通信，有线通信传输采用RS485有线通信。
实施例2：如附图1、2、3、4、5、6、7所示，一种上述油井故障智能化分析决策***的故障诊断方法，包括以下步骤：
第一步，功图转化，数据采集模块将采集得到设备参数传输至运行监控模块，更新专家数据库后由故障诊断***单元将地面测的示功图转换为井下有杆泵示功图，完成功图转换，步骤如下：
建立波动方程，公式如下：
式中：u(x,t)为抽油杆柱在x深度处的横截面在t时刻的位移；x为深度；t为时间；a为应力在抽油杆柱上的传播速度；c为阻尼系数；
其上、下边界条件的傅里叶级数表示及初始条件公式如下：
其中：f(x,t)为柱塞在位移x、时刻t时的载荷；D(t)为悬点在t时刻的位移；U(t)为光杆在时刻t时的位移；σn、τn、vn、δn为傅里叶系数；
通过分离变量及傅里叶变换可以求出u(x,t)：
根据胡克定律，可以求得
式中：
On(x)＝(knchβnx+δnshβnx)sinαnx+(unchβnx+vnshβnx)cosαnx (5)
Pn(x)＝(knchβnx+δnchβnx)cosαnx+(μnchβnx+vnshβnx)sinαnx (6)
根据波动方程的解u(x,t)，f(x,t)及其边界条件将井上获取的地面示功图转换为井下泵功图；这里转化之后，对功图进行特征值提取、识别，识别结果显示示功图经过转化之后，识别率大大提高。
第二步，对明显特征功图进行分类为需要神经网络分析和不需要神经网络分析，需要神经网络分析的功图进入第三步，不需要神经网络分析的功图进入第四步；
第三步，根据不同故障功图变化，需要神经网络分析的功图分别采用几何法、网格法和傅立叶描述子法对功图特征值进行提取，之后进入第五步；对于需要神经网络分析故障如“结蜡、气体影响、供液不足、稠油影响、砂卡、漏失、气锁”等故障结合所有的特征值相关参数以及生产数据(如产液量、动液面、理论最大最小载荷)、模版库，通过BP神经网络算法实现复杂功图的自动诊断。
第四步，根据不同故障功图变化，不需要神经网络分析的功图采用灰度矩阵对功图特征值进行提取，之后进入第六步；
第五步，根据数据采集模块采集的生产数据结合第三步提取的功图特征值，调用单井模板库和区块模板库对故障进行诊断分析，之后进入第七步；这里的第五步采用BP神经网络算法对故障进行诊断分析，使用三层神经网络来实现，BP神经网络的输入层为29个特征值点；BP神经网络隐含层选择Sigmoid型函数进行内部学习及处理；输出节点设为7个，如设置正常功图对应的输出为[000 0001]，碰泵功图对应的输出为[000 0010]，供液不足功图对应输出为[000 0100],气体影响功图对应输出为[000 1000]。在实验时，选取现场搜集的500幅功图数据作为训练数据，网络训练好之后，选取部分数据进行测试，训练结果如附图7所示。
第六步，根据数据采集模块采集的生产数据结合第三步提取的功图特征值，运用欧式距离分类进行诊断分析，之后进入第七步；对于不需要神经网络分析故障如“抽油杆断脱、泵卡、连抽带喷、活塞出泵筒”等故障直接结合生产数据(如产液量、动液面、理论最大最小载荷等)使用欧式距离分类方法实现故障诊断。
第七步，得出故障诊断结果，对故障诊断结果进行现场验证，若现场验证正确，则将相应故障诊断结果统计数自动加1次；若现场验证错误，则修正故障诊断结果并将该单井功图作为模板存入相应的单井模版库中。
如附图1、2、3、4、5、6、7、表1所示，在第三步中，几何法特征值提取是基于泵功图进行几何操作获取特征值，对所述泵功图提取的几何特征值为:上冲程始点A、左下面积A1、左上面积A2、右上面积A3、右下面积A4、上行变形结束点B、下行变形结束点D、上死点C、曲线质心G、最小载荷Fmax和最小载荷Fmin。
如附图1、2、3、4、5、6、7所示，在第三步中，所述的网格特征值提取法，对功图图像进行网格化处理，将示功图分解成若干个形状、大小相同的网格，对有示功图穿过的网格赋值“1”，对于其它网格，以功图穿过的网格为中心，当其位于功图外部时，每远离一格，灰度值减去1，当位于功图内部时，每远离一格，灰度值增加1，计算灰度矩阵的灰度均值、灰度方差、灰度偏差、灰度峰度、灰度能量、灰度熵六个特征参数，公式如下：
灰度均值：
灰度方差：
灰度偏差：
灰度峰度：
灰度能量：
灰度熵：
以此作为特征值与标准特征值进行比较；该网格法得到的特征值具有较低的维数，只能识别特征较为明显的示功图。
如附图1、2、3、4、5、6、7所示，在第三步中，傅立叶描述子法特征值提取是对功图进行傅立叶级数展开表征功图形状，即沿示功图轮廓线的一个动点P(l)的坐标变化是一个以功图周长为周期的周期函数，该函数可以用傅里叶级数表示，其系数a(k)称为傅里叶描述子，表达式如下：
进行归一化后公式：
式中是对傅里叶系数a(k)取模；由于变换后的高频系数较小，因此，通常只选取低频系数作为特征值，根据对功图的傅里叶变换可知，当k>20时，傅里叶描述子变得十分小，故选取k＝20。为了使傅里叶描述子与功图的旋转、平移和尺度无关，所以对a(k)进行归一化计算，该方法能对功图的细节特征进行描述，能识别较为复杂的功图。
实施例3：如附图1、2、8、9所示，一种上述油井故障智能化分析决策***的故障预测方法，包括以下步骤：
第一步，提取单井近期的5组正常示功图的特征值，之后进入第二步；
第二步，将单井近期5组正常示功图的特征值与模板库中正常示功图进行对比，计算相似度，之后进入第三步；
第三步，建立数据的动态模型，即GM(h,n)模型，其微分方程是时间域的连续函数，h为方程阶数，n为变量个数，微分方程如下公式所示：
则微分方程的系数向量为：
采用最小二乘法求解，结果为：
式中为A组成的分块矩阵，之后进入第四步；
第四步，当发现特征值与正常示功图匹配的越来越低时，对下一组示功图数据进行预测，判断其是否会发生故障；若满足偏离界限，立即通过故障监测预警单元进行预警。
如附图1、2、8、9所示，上述第三步中，GM(1，1)模型的建模原理为：
(1)设原始序列为X(0)，有：
X(0)＝[x(0)(1),x(0)(2),...,x(0)(n)] (22)
对原始序列X(0)进行一次累加生成序列X(1)，得到：
X(1)＝[x(1)(1),x(1)(2),...,x(1)(n)] (23)
原始序列X(0)与一次累加生成序列X(1)中的对应数据之间的关系为：
(2)建立GM(1，1)模型的白化微分方程为：
GM(1，1)模型的灰微分方程为：
x(0)(k)+az(1)(k)＝b k＝1,2,..,n (26)
公式(26)中，a为发展系数，b为灰作用量，均为待辨识的参数，x(0)(k)为灰导数，z(1)(k)为背景值，背景值的计算公式如式(27)：
(3)设待求参数Y＝[x(0)(2),x(0)(3),...,x(0)(n)]T
根据最小二乘原理，计算微分方程的解为：
(4)令x(1)(0)＝x(0)(0)，则原始序列的预测公式为：
式(30)中：为x(0)(k)的拟合值，为第k+1个预测值。
实施例4：如附图1、2、10所示，一种油井故障智能化分析决策***的决策方案使用方法，包括以下步骤：
第一步，在进行故障诊断结果之后，根据故障类型进行问题描述，在案例库中进行案例检索，之后进入第二步；
第二步，通过决策方案模块查找该故障解决方案是否在数据库中，若数据库中有解决方案，则得到存在解决方案的结论之后进入第三步，如果未找到对应的解决方案，用户针对诊断结果分析后添加相应的解决方案，补充数据库，结束；
第三步，判断解决方案中是否存在满意的解决方案，若没有满意的解决方案用户自行设计适合的解决方案，并将解决结果以案例形式添加到案例库，结束；如寻找到满意的解决方案，之后进入第四步；
第四步，如果有满意的方案，根据用户的选择，将该解决方案采纳次数自动加1，在下次寻找方案时，优先显示采纳次数最多的方案，之后结束。
以上技术特征构成了本发明的实施例，其具有较强的适应性和实施效果，可根据实际需要增减非必要的技术特征，来满足不同情况的需求。
表1几何特征值
上冲程始点(A) 上行变形结束点(B) 上死点(C)
左下面积(A1) 下行变形结束点(D) 曲线质心(G)
左上面积(A2) 右上面积(A3) 左下面积(A4)
最小载荷(Fmax) 最小载荷(Fmin)

Claims (10)

1.一种油井故障智能化分析决策***的故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤：
第一步，功图转化，数据采集模块将采集得到设备参数传输至运行监控模块，更新专家数据库后由故障诊断***单元将地面测的示功图转换为井下有杆泵示功图，完成功图转换，步骤如下：
建立波动方程，公式如下：
式中：u(x,t)为抽油杆柱在x深度处的横截面在t时刻的位移；x为深度；t为时间；a为应力在抽油杆柱上的传播速度；c为阻尼系数；
其上、下边界条件的傅里叶级数表示及初始条件公式如下：
其中：f(x,t)为柱塞在位移x、时刻t时的载荷；D(t)为悬点在t时刻的位移；U(t)为光杆在时刻t时的位移；σn、τn、vn、δn为傅里叶系数；
通过分离变量及傅里叶变换可以求出u(x,t)：
根据胡克定律，可以求得
式中：
On(x)＝(knchβnx+δnshβnx)sinαnx+(unchβnx+vnshβnx)cosαnx (5)
Pn(x)＝(knchβnx+δnchβnx)cosαnx+(μnchβnx+vnshβnx)sinαnx (6)
根据波动方程的解u(x,t)，f(x,t)及其边界条件将井上获取的地面示功图转换为井下泵功图；
第二步，对明显特征功图进行分类为需要神经网络分析和不需要神经网络分析，需要神经网络分析的功图进入第三步，不需要神经网络分析的功图进入第四步；
第三步，根据不同故障功图变化，需要神经网络分析的功图分别采用几何法、网格法和傅里叶描述子法对功图特征值进行提取，之后进入第五步；
第四步，根据不同故障功图变化，不需要神经网络分析的功图采用灰度矩阵对功图特征值进行提取，之后进入第六步；
第五步，根据数据采集模块采集的生产数据结合第三步提取的功图特征值，调用单井模板库和区块模板库对故障进行诊断分析，之后进入第七步；
第六步，根据数据采集模块采集的生产数据结合第四步提取的功图特征值，运用欧式距离分类进行诊断分析，之后进入第七步；
第七步，得出故障诊断结果，对故障诊断结果进行现场验证，若现场验证正确，则将相应故障诊断结果统计数自动加1次；若现场验证错误，则修正故障诊断结果并将该单井功图作为模板存入相应的单井模版库中；
其中：
所述油井故障智能化分析决策***包括数据采集模块、远程测控模块、服务器、数据库连接模块和功能模块，数据采集模块包括电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪、流量传感器和可燃气体检测仪，所述电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪、流量传感器和可燃气体检测仪均与远程测控模块通信连接，所述服务器内设有生产数据库和专家数据库，远程测控模块与生产数据库通信连接，生产数据库与数据采集模块单向通信连接，专家数据库与数据库连接模块双向通信连接，所述功能模块包括登录模块、运行监控模块、状态预警模块、故障分析模块、故障预测模块、决策方案模块和设备信息模块，登录模块、运行监控模块、状态预警模块、故障分析模块、故障预测模块、决策方案模块和设备信息模块均与数据库连接模块双向电连接；所述专家数据库包括***库、数据监测库、用户信息库、设备信息库、专家知识库、案例库和模板库；所述登录模块设有登陆管理单元和数据库连接管理单元，所述运行监控模块设有监控生产数据库单元和更新专家数据库单元，所述状态预警模块设有故障监测预警单元，所述故障分析模块设有故障查询***单元、故障诊断***单元和模板库管理单元，故障预测模块设有故障预测单元，所述决策方案模块设有故障管理***单元和决策方案***单元，所述设备信息模块设有设备信息管理单元和设备维护***单元，监控生产数据库单元输出端与更新专家数据库单元输入端相连接，更新专家数据库单元第一输出端与故障监测预警单元输入端相连接，故障诊断***单元输出端与故障监测预警单元输入端相连接，更新专家数据库单元第二输出端与故障诊断***单元输入端相连接；所述登录管理单元与用户信息库相连接，数据库连接管理单元与***库相连接，所述监控生产数据库单元、更新专家数据库单元、故障监测预警单元、故障查询***单元、故障预测单元、故障管理***单元均与数据监测库相连接，故障诊断***单元、模板库管理单元均与模板库相连接，决策方案***单元分别与专家知识库和案例库相连接，设备信息管理单元和设备维护***单元均与设备信息库相连接。
2.根据权利要求1所述的油井故障智能化分析决策***的故障诊断方法，其特征在于在第三步中，几何法特征值提取是基于泵功图进行几何操作获取特征值，对所述泵功图提取的几何特征值为:上冲程始点A、左下面积A1、左上面积A2、右上面积A3、右下面积A4、上行变形结束点B、下行变形结束点D、上死点C、曲线质心G、最小载荷Fmax和最小载荷Fmin。
3.根据权利要求1所述的油井故障智能化分析决策***的故障诊断方法，其特征在于在第三步中，所述的网格法特征值提取，对功图图像进行网格化处理，将示功图分解成若干个形状、大小相同的网格，对有示功图穿过的网格赋值“1”，对于其它网格，以功图穿过的网格为中心，当其位于功图外部时，每远离一格，灰度值减去1，当位于功图内部时，每远离一格，灰度值增加1，计算灰度矩阵的灰度均值、灰度方差、灰度偏差、灰度峰度、灰度能量、灰度熵六个特征参数，公式如下：
灰度均值：
灰度方差：
灰度偏差：
灰度峰度：
灰度能量：
灰度熵：
以此作为特征值与标准特征值进行比较。
4.根据权利要求1所述的油井故障智能化分析决策***的故障诊断方法，其特征在于在第三步中，傅里叶描述子法特征值提取是对功图进行傅里叶级数展开表征功图形状，即沿示功图轮廓线的一个动点P(l)的坐标变化是一个以功图周长为周期的周期函数，该函数可以用傅里叶级数表示，其系数a(k)称为傅里叶描述子，表达式如下：
进行归一化后公式：
式中是对傅里叶系数a(k)取模；由于变换后的高频系数较小，因此，通常只选取低频系数作为特征值，根据对功图的傅里叶变换可知，当k>20时，傅里叶描述子变得十分小，故选取k＝20。
5.根据权利要求1或2或3或4所述的油井故障智能化分析决策***的故障诊断方法，其特征在于所述电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪分别采集现场的电机电流和功率参数、油温参数、油管压力参数和套管压力参数、动液面深度、抽油机载荷功图和角位移功图并通过无线通信传输至远程测控模块，流量传感器和可燃气体检测仪分别采集现场的油井产液量和可燃气体浓度并通过有线通信传输至远程测控模块；或/和，所述远程测控模块为RTU远程测控终端。
6.一种油井故障智能化分析决策***的故障预测方法，其特征在于包括以下步骤：
第一步，提取单井近期的5组正常示功图的特征值，之后进入第二步；
第二步，将单井近期5组正常示功图的特征值与模板库中正常示功图进行对比，计算相似度，之后进入第三步；
第三步，建立数据的动态模型，即GM(h,n)模型，其微分方程是时间域的连续函数，h为方程阶数，n为变量个数，微分方程如下公式所示：
则微分方程的系数向量为：
采用最小二乘法求解，结果为：
式中为A组成的分块矩阵，之后进入第四步；
第四步，当发现特征值与正常示功图匹配的越来越低时，对下一组示功图数据进行预测，判断其是否会发生故障；若满足偏离界限，立即通过故障监测预警单元进行预警；
其中：
所述油井故障智能化分析决策***包括数据采集模块、远程测控模块、服务器、数据库连接模块和功能模块，数据采集模块包括电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪、流量传感器和可燃气体检测仪，所述电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪、流量传感器和可燃气体检测仪均与远程测控模块通信连接，所述服务器内设有生产数据库和专家数据库，远程测控模块与生产数据库通信连接，生产数据库与数据采集模块单向通信连接，专家数据库与数据库连接模块双向通信连接，所述功能模块包括登录模块、运行监控模块、状态预警模块、故障分析模块、故障预测模块、决策方案模块和设备信息模块，登录模块、运行监控模块、状态预警模块、故障分析模块、故障预测模块、决策方案模块和设备信息模块均与数据库连接模块双向电连接；所述专家数据库包括***库、数据监测库、用户信息库、设备信息库、专家知识库、案例库和模板库；所述登录模块设有登陆管理单元和数据库连接管理单元，所述运行监控模块设有监控生产数据库单元和更新专家数据库单元，所述状态预警模块设有故障监测预警单元，所述故障分析模块设有故障查询***单元、故障诊断***单元和模板库管理单元，故障预测模块设有故障预测单元，所述决策方案模块设有故障管理***单元和决策方案***单元，所述设备信息模块设有设备信息管理单元和设备维护***单元，监控生产数据库单元输出端与更新专家数据库单元输入端相连接，更新专家数据库单元第一输出端与故障监测预警单元输入端相连接，故障诊断***单元输出端与故障监测预警单元输入端相连接，更新专家数据库单元第二输出端与故障诊断***单元输入端相连接；所述登录管理单元与用户信息库相连接，数据库连接管理单元与***库相连接，所述监控生产数据库单元、更新专家数据库单元、故障监测预警单元、故障查询***单元、故障预测单元、故障管理***单元均与数据监测库相连接，故障诊断***单元、模板库管理单元均与模板库相连接，决策方案***单元分别与专家知识库和案例库相连接，设备信息管理单元和设备维护***单元均与设备信息库相连接。
7.根据权利要求6所述的油井故障智能化分析决策***的故障预测方法，其特征在于第三步中，GM(1，1)模型的建模原理为：
(1)设原始序列为X(0)，有：
X(0)＝[x(0)(1),x(0)(2),...,x(0)(n)] (22)
对原始序列X(0)进行一次累加生成序列X(1)，得到：
X(1)＝[x(1)(1),x(1)(2),...,x(1)(n)] (23)
原始序列X(0)与一次累加生成序列X(1)中的对应数据之间的关系为：
(2)建立GM(1，1)模型的白化微分方程为：
GM(1，1)模型的灰微分方程为：
x(0)(k)+az(1)(k)＝b k＝1,2,..,n (26)
公式(26)中，a为发展系数，b为灰作用量，均为待辨识的参数，x(0)(k)为灰导数，z(1)(k)为背景值，背景值的计算公式如式(27)：
(3)设待求参数Y＝[x(0)(2),x(0)(3),...,x(0)(n)]T
根据最小二乘原理，计算微分方程的解为：
(4)令x(1)(0)＝x(0)(0)，则原始序列的预测公式为：
式(30)中：为x(0)(k)的拟合值，为第k+1个预测值。
8.根据权利要求6或7所述的油井故障智能化分析决策***的故障预测方法，其特征在于所述电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪分别采集现场的电机电流和功率参数、油温参数、油管压力参数和套管压力参数、动液面深度、抽油机载荷功图和角位移功图并通过无线通信传输至远程测控模块，流量传感器和可燃气体检测仪分别采集现场的油井产液量和可燃气体浓度并通过有线通信传输至远程测控模块；或/和，所述远程测控模块为RTU远程测控终端。
9.一种油井故障智能化分析决策***的决策方案使用方法，特征在于包括以下步骤：
第一步，在进行故障诊断结果之后，根据故障类型进行问题描述，在案例库中进行案例检索，之后进入第二步；
第二步，通过决策方案模块查找该故障解决方案是否在数据库中，若数据库中有解决方案，则得到存在解决方案的结论之后进入第三步，如果未找到对应的解决方案，用户针对诊断结果分析后添加相应的解决方案，补充数据库，结束；
第三步，判断解决方案中是否存在满意的解决方案，若没有满意的解决方案用户可自行设计适合的解决方案，并将解决结果以案例形式添加到案例库，结束；如寻找到满意的解决方案，之后进入第四步；
第四步，如果有满意的方案，根据用户的选择，将该解决方案采纳次数自动加1，在下次寻找方案时，优先显示采纳次数最多的方案，之后结束；
其中：
所述油井故障智能化分析决策***包括数据采集模块、远程测控模块、服务器、数据库连接模块和功能模块，数据采集模块包括电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪、流量传感器和可燃气体检测仪，所述电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪、流量传感器和可燃气体检测仪均与远程测控模块通信连接，所述服务器内设有生产数据库和专家数据库，远程测控模块与生产数据库通信连接，生产数据库与数据采集模块单向通信连接，专家数据库与数据库连接模块双向通信连接，所述功能模块包括登录模块、运行监控模块、状态预警模块、故障分析模块、故障预测模块、决策方案模块和设备信息模块，登录模块、运行监控模块、状态预警模块、故障分析模块、故障预测模块、决策方案模块和设备信息模块均与数据库连接模块双向电连接；所述专家数据库包括***库、数据监测库、用户信息库、设备信息库、专家知识库、案例库和模板库；所述登录模块设有登陆管理单元和数据库连接管理单元，所述运行监控模块设有监控生产数据库单元和更新专家数据库单元，所述状态预警模块设有故障监测预警单元，所述故障分析模块设有故障查询***单元、故障诊断***单元和模板库管理单元，故障预测模块设有故障预测单元，所述决策方案模块设有故障管理***单元和决策方案***单元，所述设备信息模块设有设备信息管理单元和设备维护***单元，监控生产数据库单元输出端与更新专家数据库单元输入端相连接，更新专家数据库单元第一输出端与故障监测预警单元输入端相连接，故障诊断***单元输出端与故障监测预警单元输入端相连接，更新专家数据库单元第二输出端与故障诊断***单元输入端相连接；所述登录管理单元与用户信息库相连接，数据库连接管理单元与***库相连接，所述监控生产数据库单元、更新专家数据库单元、故障监测预警单元、故障查询***单元、故障预测单元、故障管理***单元均与数据监测库相连接，故障诊断***单元、模板库管理单元均与模板库相连接，决策方案***单元分别与专家知识库和案例库相连接，设备信息管理单元和设备维护***单元均与设备信息库相连接。
10.根据权利要求9所述的油井故障智能化分析决策***的决策方案使用方法，其特征在于所述电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪分别采集现场的电机电流和功率参数、油温参数、油管压力参数和套管压力参数、动液面深度、抽油机载荷功图和角位移功图并通过无线通信传输至远程测控模块，流量传感器和可燃气体检测仪分别采集现场的油井产液量和可燃气体浓度并通过有线通信传输至远程测控模块；或/和，所述远程测控模块为RTU远程测控终端。
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GR01 Patent grant
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