CN106837301A - 一种电功图与示功图整合的抽油机井工况诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种电功图与示功图整合的抽油机井工况诊断方法。其技术方案是：实时自动采集电功图与示功图数据，并存储；示功图工况诊断方面，可直接进行光杆示功图诊断；若光杆示功图波动较大，可利用一维带阻尼波动方程求解井下泵功图，进行井下泵功图诊断；电功图工况诊断方面，可利用电功图与示功图相互转化模型，将电功图转化为光杆示功图进行示功图诊断，实现电功图的间接诊断；建立电功图工况诊断模型，实现电功图直接工况诊断；工况诊断结果以示功图诊断为主，电功图诊断为辅。有益效果是：提高了工况诊断的精度，扩大了工况诊断的范围，有利于提高对油井工况的实时监测力度，加强油田实时、智能化管理。
Description
技术领域
本发明涉及一种抽油机井工况诊断方法，特别涉及一种电功图与示功图整合的抽油机井工况诊断方法。
背景技术
在油田抽油机生产中，示功图诊断方法虽然简捷、可靠、直观、迅速，但仍有一定的局限性：(1) 根据示功图只能分析出井下工况，无法判别地面抽油机设备的工况，如：抽油机的平衡、减速箱故障等问题；(2) 对少数特殊油井，无法进行示功图测取，则需要其他更便捷的工况诊断手段；(3) 示功图测量设备购买及维护成本较高，影响效益。
电功图具备测取方便，安装及维护成本低，分辨率高，信息反应全面，既能反应井下情况，也能反应地面情况，且能够长期连续测量等诸多优点，能较好的弥补示功图诊断方法中存在的不足。
电功图在原油生产开发过程中可以用于推算示功图、检测及调整抽油机平衡及其设备、诊断油井工况等，但没有得到充分的普及与利用。
目前，抽油机井工况诊断方面，示功图和电功图初步实现了图形的采集、监测和远传，但是目前国内外各个油田缺乏***整合的技术平台，还不能为实时智能分析与评价提供连续、准确数据源以及相关的计算与诊断模型，尚不能代替人工测试诊断油井工况做法，实现油井生产工况分析的实时、智能化，并且诊断方法单一，应用具有一定的局限性。
发明内容
本发明的目的就是针对现有技术存在的上述缺陷，提供一种电功图与示功图整合的抽油机井工况诊断方法，该方法既能诊断油井井下工况，也能诊断地面设备工况，提高工况诊断效果，扩大工况诊断范围；在现场资料缺乏时可起到补充完备的作用；各个诊断方法在理论上相通，也可起到相互诊断、校核检验的目的。
本发明提到的一种电功图与示功图整合的抽油机井工况诊断方法，包括以下步骤：
1）实时自动采集电功图与示功图数据，并存储；
2）示功图工况诊断方面，可直接进行光杆示功图诊断；若光杆示功图波动较大，可利用一维带阻尼波动方程求解井下泵功图，进行井下泵功图诊断；
3）电功图工况诊断方面，可利用电功图与示功图相互转化模型，将电功图转化为光杆示功图进行示功图诊断，实现电功图的间接诊断；建立电功图工况诊断模型，实现电功图直接工况诊断；
4）若现场示功图采集困难，只有电功图数据时，可利用电功图与示功图相互转化模型，将电功图转化为光杆示功图进行示功图工况诊断；
5）若现场同时具有示功图和电功图数据时，可利用示功图诊断井下工况，电功图诊断地面工况、辅助诊断井下工况；
6）工况诊断结果以示功图诊断为主，电功图诊断为辅。
优选的，上述的电功图诊断模型与示功图诊断模型的建立，其模型如下：
1）基于电功图的工况诊断方法：在充分考虑悬点实际运动规律、抽油机结构惯性和摩擦等因素的基础上，建立了不同抽油机井的光杆示功图与电机电功图相互转化模型、不同油井工况下的典型电功图特征图谱以及基于特征值的电功图工况诊断模型；
2）基于示功图的工况诊断方法：基于一维带阻尼波动方程，建立了抽油机井光杆示功图计算井下泵功图的转化模型，并建立了供液不足、气体影响、杆断、油管漏失的典型工况泵功图特征库和矢量法及示功图特征识别法相结合的泵功图诊断模型。
优选的，上述的不同抽油机井为常规游梁式抽油机井或皮带式抽油机井。
优选的，本发明提到的电功图与示功图整合的抽油机井工况诊断方法，包括以下具体步骤：
1）电功图与示功图采集步骤：建立抽油机井电参数与示功图采集***，实时采集电流、电压、有功功率、无功功率等电参数与光杆示功图，将实时采集的大量数据存储在专用数据库内；
2）基于示功图的工况诊断方法：基于一维带阻尼波动方程，建立了抽油机井光杆示功图计算井下泵功图的转化模型，并建立了供液不足、气体影响、杆断、油管漏失的多种典型工况泵功图特征库和矢量法及示功图特征识别法相结合的泵功图诊断模型；
3）基于电功图的工况诊断方法：在充分考虑悬点实际运动规律、抽油机结构惯性和摩擦等因素的基础上，建立了不同抽油机井的光杆示功图与电机电功图相互转化模型、不同油井工况下的典型电功图特征图谱以及基于特征值的电功图工况诊断模型；
4）示功图转化电功图数学模型：示功图转化电功图核心计算部分主要包括曲柄实际角速度计算和功率载荷转化计算两大模块；
5）典型电功图特征图版包括的主要工况：工况正常、供液不足、抽空、气体影响、气锁、上碰泵、下碰泵、排出部分漏失、吸入部分漏失、双阀漏失、油管漏失、抽油杆断脱、泵脱出工作筒、结蜡、出砂、柱塞卡泵、减速箱故障、抽油机平衡良好、抽油机过平衡、抽油机欠平衡；
6）基于特征值的电功图工况诊断模型：对不同工况下的典型电功图进行特征分析，找出其特征并提取合理的特征值，使计算机能够自动识别其特征，从而实现电功图的工况诊断；以抽油机过平衡工况诊断为例进行说明，典型电功图图形特征为：下冲程功率峰值明显大于上冲程功率峰值，提取特征值：，其中，为下冲程功率峰值与上冲程功率峰值的比值；
7）矢量法及示功图特征识别法相结合的泵功图诊断模型：矢量法是将待识别的示功图和一系列标准的典型示功图分别用2N维的矢量A 2N 和B 2N (i)来表示，再逐一计算出A 2N 和各B 2N (i)之间的矢量夹角ψ(i)；该矢量夹角最小时，对应的典型示功图即为与此待识别的示功图最相似的示功图，即此待识别的示功图对应的工况与该典型示功图对应的工况是最为近似的；示功图特征识别法是对不同工况下的典型示功图进行特征分析，找出其特征并提取合理的特征值，使计算机能够自动识别其特征，从而实现示功图的工况诊断；矢量法能够一次性对多种工况进行判断，但随故障程度的不同，准确性受到影响；示功图特征识别法是针对每一种工况特征分别进行检验，其准确性较高，并且可以诊断出2种或2种以上的故障类型，但诊断过程比较复杂，耗时较长；因此，两种诊断方法相结合，可提高示功图诊断的效果，扩大示功图诊断的范围；以抽油机井供液不足工况诊断为例进行说明，矢量法是用待识别的示功图与一系列标准典型示功图分别用2N维的矢量表示并逐一计算出矢量夹角，若与供液不足工况下的典型示功图矢量夹角最小，则可诊断为油井供液不足工况；示功图特征识别法是分析供液不足工况典型示功图特征（形似刀柄，下冲程段卸载延迟）并提取特征值：下冲程卸载段左移，从上死点到至卸载完成点位移大于上冲程中下死点至加载完成点的位移，即：，且游动阀打开前的卸载段斜率，其中，为无量纲化后的位移差，为对应无量纲化后示功图的斜率。
本发明的有益效果是：本发明建立了不同抽油机井（常规游梁式抽油机井和皮带式抽油机井）光杆示功图与电机电功图相互转化模型以及基于特征值的电功图工况诊断模型；建立了抽油机井光杆示功图计算井下泵功图的转化模型以及矢量法、示功图特征识别法相结合的泵功图诊断模型；从而形成了电功图与示功图整合的抽油机井工况诊断新方法，提高了工况诊断的精度，扩大了工况诊断的范围，有利于提高对油井工况的实时监测力度，加强油田实时、智能化管理。
附图说明
附图1是本发明的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提到的一种电功图与示功图整合的抽油机井工况诊断方法，包括以下步骤：
1）实时自动采集电功图与示功图数据，并存储；
2）示功图工况诊断方面，可直接进行光杆示功图诊断；若光杆示功图波动较大，可利用一维带阻尼波动方程求解井下泵功图，进行井下泵功图诊断；
3）电功图工况诊断方面，可利用电功图与示功图相互转化模型，将电功图转化为光杆示功图进行示功图诊断，实现电功图的间接诊断；建立电功图工况诊断模型，实现电功图直接工况诊断；
4）若现场示功图采集困难，只有电功图数据时，可利用电功图与示功图相互转化模型，将电功图转化为光杆示功图进行示功图工况诊断；
5）若现场同时具有示功图和电功图数据时，可利用示功图诊断井下工况，电功图诊断地面工况、辅助诊断井下工况；
6）工况诊断结果以示功图诊断为主，电功图诊断为辅。
优选的，上述的电功图诊断模型与示功图诊断模型的建立，其模型如下：
1）基于电功图的工况诊断方法：在充分考虑悬点实际运动规律、抽油机结构惯性和摩擦等因素的基础上，建立了不同抽油机井的光杆示功图与电机电功图相互转化模型、不同油井工况下的典型电功图特征图谱以及基于特征值的电功图工况诊断模型；
2）基于示功图的工况诊断方法：基于一维带阻尼波动方程，建立了抽油机井光杆示功图计算井下泵功图的转化模型，并建立了供液不足、气体影响、杆断、油管漏失的典型工况泵功图特征库和矢量法及示功图特征识别法相结合的泵功图诊断模型。
优选的，上述的不同抽油机井为常规游梁式抽油机井或皮带式抽油机井。
优选的，本发明提到的电功图与示功图整合的抽油机井工况诊断方法，包括以下具体步骤：
1）电功图与示功图采集步骤：建立抽油机井电参数与示功图采集***，实时采集电流、电压、有功功率、无功功率等电参数与光杆示功图，将实时采集的大量数据存储在专用数据库内；
2）基于示功图的工况诊断方法：基于一维带阻尼波动方程，建立了抽油机井光杆示功图计算井下泵功图的转化模型，并建立了供液不足、气体影响、杆断、油管漏失的多种典型工况泵功图特征库和矢量法及示功图特征识别法相结合的泵功图诊断模型；
3）基于电功图的工况诊断方法：在充分考虑悬点实际运动规律、抽油机结构惯性和摩擦等因素的基础上，建立了不同抽油机井的光杆示功图与电机电功图相互转化模型、不同油井工况下的典型电功图特征图谱以及基于特征值的电功图工况诊断模型；
4）示功图转化电功图数学模型：示功图转化电功图核心计算部分主要包括曲柄实际角速度计算和功率载荷转化计算两大模块；
5）典型电功图特征图版包括的主要工况：工况正常、供液不足、抽空、气体影响、气锁、上碰泵、下碰泵、排出部分漏失、吸入部分漏失、双阀漏失、油管漏失、抽油杆断脱、泵脱出工作筒、结蜡、出砂、柱塞卡泵、减速箱故障、抽油机平衡良好、抽油机过平衡、抽油机欠平衡；
6）基于特征值的电功图工况诊断模型：对不同工况下的典型电功图进行特征分析，找出其特征并提取合理的特征值，使计算机能够自动识别其特征，从而实现电功图的工况诊断；以抽油机过平衡工况诊断为例进行说明，典型电功图图形特征为：下冲程功率峰值明显大于上冲程功率峰值，提取特征值：，其中，为下冲程功率峰值与上冲程功率峰值的比值；
7）矢量法及示功图特征识别法相结合的泵功图诊断模型：矢量法是将待识别的示功图和一系列标准的典型示功图分别用2N维的矢量A 2N 和B 2N (i)来表示，再逐一计算出A 2N 和各B 2N (i)之间的矢量夹角ψ(i)；该矢量夹角最小时，对应的典型示功图即为与此待识别的示功图最相似的示功图，即此待识别的示功图对应的工况与该典型示功图对应的工况是最为近似的；示功图特征识别法是对不同工况下的典型示功图进行特征分析，找出其特征并提取合理的特征值，使计算机能够自动识别其特征，从而实现示功图的工况诊断；矢量法能够一次性对多种工况进行判断，但随故障程度的不同，准确性受到影响；示功图特征识别法是针对每一种工况特征分别进行检验，其准确性较高，并且可以诊断出2种或2种以上的故障类型，但诊断过程比较复杂，耗时较长；因此，两种诊断方法相结合，可提高示功图诊断的效果，扩大示功图诊断的范围；以抽油机井供液不足工况诊断为例进行说明，矢量法是用待识别的示功图与一系列标准典型示功图分别用2N维的矢量表示并逐一计算出矢量夹角，若与供液不足工况下的典型示功图矢量夹角最小，则可诊断为油井供液不足工况；示功图特征识别法是分析供液不足工况典型示功图特征（形似刀柄，下冲程段卸载延迟）并提取特征值：下冲程卸载段左移，从上死点到至卸载完成点位移大于上冲程中下死点至加载完成点的位移，即：，且游动阀打开前的卸载段斜率，其中，为无量纲化后的位移差，为对应无量纲化后示功图的斜率。
最后，本发明整合诊断方法的主要技术思路为：
1）实时自动采集电功图与示功图数据，并存储；
2）示功图工况诊断方面，可直接进行光杆示功图诊断；若光杆示功图波动较大，可利用一维带阻尼波动方程求解井下泵功图，进行井下泵功图诊断；
3）电功图工况诊断方面，可利用电功图与示功图相互转化模型，将电功图转化为光杆示功图进行示功图诊断，实现电功图的间接诊断；建立电功图工况诊断模型，实现电功图直接工况诊断；
4）若现场示功图采集困难，只有电功图数据时，可利用电功图与示功图相互转化模型，将电功图转化为光杆示功图进行示功图工况诊断；
5）若现场同时具有示功图和电功图数据时，可利用示功图诊断井下工况，电功图诊断地面工况、辅助诊断井下工况；
6）工况诊断结果以示功图诊断为主，电功图诊断为辅。
以上所述，仅是本发明的部分较佳实施例，任何熟悉本领域的技术人员均可能利用上述阐述的技术方案加以修改或将其修改为等同的技术方案。因此，依据本发明的技术方案所进行的任何简单修改或等同置换，尽属于本发明要求保护的范围。
Claims (4)
1.一种电功图与示功图整合的抽油机井工况诊断方法，其特征是包括以下步骤：
1）实时自动采集电功图与示功图数据，并存储；
2）示功图工况诊断方面，可直接进行光杆示功图诊断；若光杆示功图波动较大，可利用一维带阻尼波动方程求解井下泵功图，进行井下泵功图诊断；
3）电功图工况诊断方面，可利用电功图与示功图相互转化模型，将电功图转化为光杆示功图进行示功图诊断，实现电功图的间接诊断；建立电功图工况诊断模型，实现电功图直接工况诊断；
4）若现场示功图采集困难，只有电功图数据时，可利用电功图与示功图相互转化模型，将电功图转化为光杆示功图进行示功图工况诊断；
5）若现场同时具有示功图和电功图数据时，可利用示功图诊断井下工况，电功图诊断地面工况、辅助诊断井下工况；
6）工况诊断结果以示功图诊断为主，电功图诊断为辅。
2.根据权利要求1所述的电功图与示功图整合的抽油机井工况诊断方法，其特征是：电功图诊断模型与示功图诊断模型的建立，其模型如下：
1）基于电功图的工况诊断方法：在充分考虑悬点实际运动规律、抽油机结构惯性和摩擦等因素的基础上，建立了不同抽油机井的光杆示功图与电机电功图相互转化模型、不同油井工况下的典型电功图特征图谱以及基于特征值的电功图工况诊断模型；
2）基于示功图的工况诊断方法：基于一维带阻尼波动方程，建立了抽油机井光杆示功图计算井下泵功图的转化模型，并建立了供液不足、气体影响、杆断、油管漏失的典型工况泵功图特征库和矢量法及示功图特征识别法相结合的泵功图诊断模型。
3.根据权利要求1所述的电功图与示功图整合的抽油机井工况诊断方法，其特征是：不同抽油机井为常规游梁式抽油机井或皮带式抽油机井。
4.根据权利要求1所述的电功图与示功图整合的抽油机井工况诊断方法，其特征是：包括以下具体步骤：
1）电功图与示功图采集步骤：建立抽油机井电参数与示功图采集***，实时采集电流、电压、有功功率、无功功率等电参数与光杆示功图，将实时采集的大量数据存储在专用数据库内；
2）基于示功图的工况诊断方法：基于一维带阻尼波动方程，建立了抽油机井光杆示功图计算井下泵功图的转化模型，并建立了供液不足、气体影响、杆断、油管漏失的多种典型工况泵功图特征库和矢量法及示功图特征识别法相结合的泵功图诊断模型；
3）基于电功图的工况诊断方法：在充分考虑悬点实际运动规律、抽油机结构惯性和摩擦等因素的基础上，建立了不同抽油机井的光杆示功图与电机电功图相互转化模型、不同油井工况下的典型电功图特征图谱以及基于特征值的电功图工况诊断模型；
4）示功图转化电功图数学模型：示功图转化电功图核心计算部分主要包括曲柄实际角速度计算和功率载荷转化计算两大模块；
5）典型电功图特征图版包括的主要工况：工况正常、供液不足、抽空、气体影响、气锁、上碰泵、下碰泵、排出部分漏失、吸入部分漏失、双阀漏失、油管漏失、抽油杆断脱、泵脱出工作筒、结蜡、出砂、柱塞卡泵、减速箱故障、抽油机平衡良好、抽油机过平衡、抽油机欠平衡；
6）基于特征值的电功图工况诊断模型：对不同工况下的典型电功图进行特征分析，找出其特征并提取合理的特征值，使计算机能够自动识别其特征，从而实现电功图的工况诊断；以抽油机过平衡工况诊断为例进行说明，典型电功图图形特征为：下冲程功率峰值明显大于上冲程功率峰值，提取特征值：，其中，为下冲程功率峰值与上冲程功率峰值的比值；
7）矢量法及示功图特征识别法相结合的泵功图诊断模型：矢量法是将待识别的示功图和一系列标准的典型示功图分别用2N维的矢量A 2N 和B 2N (i)来表示，再逐一计算出A 2N 和各B 2N (i)之间的矢量夹角ψ(i)；该矢量夹角最小时，对应的典型示功图即为与此待识别的示功图最相似的示功图，即此待识别的示功图对应的工况与该典型示功图对应的工况是最为近似的；示功图特征识别法是对不同工况下的典型示功图进行特征分析，找出其特征并提取合理的特征值，使计算机能够自动识别其特征，从而实现示功图的工况诊断；矢量法能够一次性对多种工况进行判断，但随故障程度的不同，准确性受到影响；示功图特征识别法是针对每一种工况特征分别进行检验，其准确性较高，并且可以诊断出2种或2种以上的故障类型，但诊断过程比较复杂，耗时较长；因此，两种诊断方法相结合，可提高示功图诊断的效果，扩大示功图诊断的范围；以抽油机井供液不足工况诊断为例进行说明，矢量法是用待识别的示功图与一系列标准典型示功图分别用2N维的矢量表示并逐一计算出矢量夹角，若与供液不足工况下的典型示功图矢量夹角最小，则可诊断为油井供液不足工况；示功图特征识别法是分析供液不足工况典型示功图特征（形似刀柄，下冲程段卸载延迟）并提取特征值：下冲程卸载段左移，从上死点到至卸载完成点位移大于上冲程中下死点至加载完成点的位移，即：，且游动阀打开前的卸载段斜率，其中，为无量纲化后的位移差，为对应无量纲化后示功图的斜率。
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Application publication date: 20170613 |