CN107143322A - 以电参数计量单井产液量的装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明以电参数计量单井产液量的装置及方法涉及一种适用于油井的单井计量的装置及方法。其目的是为了提供一种以油井抽油机电机运行电参数为依据，结合抽油机力学模型和神经网络算法，判断井下油泵充满度和漏矢系数，结合油泵理论排量计算实时产液量，从而累加得出单井日产液量。本发明中的以电参数计量单井产液量的装置包括电参数采集设备(2)、位置信号采集设备(4)、温度信号采集设备(5)、信号转换处理单元(5)、神经网络运算单元(5)和产量计算单元(7)。本发明中的利用上述装置计量单井产液量的方法，包括如下步骤：(1)信号采集处理阶段；(2)产量分析计算阶段。
Description
技术领域
本发明涉及一种油田领域，特别是涉及一种适用于油井的单井计量的装置及方法。
背景技术
油井的单井计量是油田开发动态分析取资料的必要手段，由于常规的油井计量周期比较短，多年来油田大多采用多井式计量站来完成。目前国内外油田油井计量通常采用的方法有六种：(1)水平高架罐量油；(2)玻璃管量油；(3)电极液位量油；(4)翻斗量油；(5)液面恢复法；(6)功图法。其中，水平高架罐量油法和玻璃管流量计及翻斗量油计量法，由于计量方法比较原始，工人劳动强度大，准确度低，可靠性差，尤其是超稠油油井产量的计量，速度非常慢，含气不易排出，需要沉降4小时以上，无法实现实时在线计量；最近几年，国内还有一些油田采用液面恢复法和功图法计量，由于这两种计量方法需要大量的油井生产数据，难以做到计算机自动识别功图，并且需要一些经验参数，具有较大的人为因素，造成计量误差大，使用效果不理想。这些都给油井自动化技术推广带来巨大瓶颈。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种以油井抽油机电机运行电参数为依据，结合抽油机力学模型和神经网络算法，判断井下油泵充满度和漏矢系数，结合油泵理论排量计算实时产液量，从而累加得出单井日产液量。
本发明中的以电参数计量单井产液量的装置，包括：
电参数采集设备，与抽油机电机连接，用于采集抽油机电机的电参数信号，
位置信号采集设备，用于采集抽油机上、下冲程运行状态的位置信号，
温度信号采集设备，用于采集原油温度，
信号转换处理单元，用于将外部采集的电参数、位置信号、温度信号转换处理为电功率曲线、冲程、冲次、温度等用于运算处理原始数据，
神经网络运算单元，与信息转换处理单元连接，根据电功率曲线、原油温度、抽油机力学模型等信息推导出油泵充满度、漏失系数、温度补偿系数，
产量计算单元，分别与信号转换处理单元和神经网络运算单元连接，根据冲次、油泵充满度、漏失系数、温度补偿系数、抽油泵理论排量等信息，计算出泵的瞬时排量、日产液量、累计产液量，并将数据保存至数据库。
本发明中的以电参数计量单井产液量的装置，其中所述电参数采集设备为三相电参数采集模块，所述位置信号采集设备为角位移传感器，所述温度信号采集设备为温度传感器。
本发明中的利用上述装置计量单井产液量的方法，包括如下步骤：
(1)信号采集处理阶段：
1)将电参数采集设备与信号转换处理单元连接，实时采集抽油机电机电流、电压及功率数据；
2)位置信号采集设备与信号转换处理单元连接，实时采集抽油机运行过程中的位置数据，信号转换处理单元通过功率和位置信号绘制成电机功率曲线，根据位置信号计算出冲程和冲次；
3)温度信号采集设备与信号转换处理单元连接，实时采集采出原油的温度数据；
4)信号转换处理单元与神经网络运算单元连接，将电机功率曲线、温度等信息实时发送到神经网络运算单元；
5)信号转换处理单元与产量计算单元连接，将抽油机冲次信息实时发送到产量计算单元；
(2)产量分析计算阶段：
1)神经网络运算单元依据电功率曲线、原油温度和抽油机力学模型，运用神经网络运算方法，得出抽油泵实时的充满度、漏失系数和温度补偿系数；
2)产量计算单元根据神经网络运算单元提供的抽油泵充满度、漏失系数和温度补偿系数，结合抽油泵的理论排量、抽油机的运行冲次等信息计算出单井的瞬时排量；
3)通过瞬时产量的持续累加获得油井日产液量、并将数据保存至数据库。
本发明中的利用上述装置计量单井产液量的方法，其中所述步骤(1)的1)中，信号转换处理单元根据设定的间隔时间采集绘制油井电机功率曲线，电机功率曲线反映出电机实时功率与抽油泵实时位移的关系。
本发明中的利用上述装置计量单井产液量的方法，其中所述步骤(1)的2)中，神经网络运算单元根据电机功率曲线与抽油机力学模型中电机动力关系，得出抽油泵工作时的充满度、漏失系数。
本发明以油井抽油机电机运行电参数为依据，结合抽油机力学模型和神经网络算法，判断井下油泵充满度和漏矢系数，结合油泵理论排量计算实时产液量，从而累加得出单井日产液量。本发明能够减小人为因素的影响，计量误差小，使用效果好，有利于油井自动化技术的推广。
下面结合附图对本发明作进一步说明。
附图说明
图1为本发明中的以电参数计量单井产液量的装置的结构示意图；
图2为本发明中的利用上述装置计量单井产液量的方法流程图。
具体实施方式
如图1所示，本发明中的以电参数计量单井产液量的装置，包括：
电参数采集设备2，与抽油机电机1连接，用于采集抽油机电机的电参数信号，
位置信号采集设备4，用于采集抽油机上、下冲程运行状态的位置信号，
温度信号采集设备5，用于采集原油温度，
信号转换处理单元3，用于将外部采集的电参数、位置信号、温度信号转换处理为电功率曲线、冲程、冲次、温度等用于运算处理原始数据，
神经网络运算单元6，与信息转换处理单元3连接，根据电功率曲线、原油温度、抽油机力学模型等信息推导出油泵充满度、漏失系数、温度补偿系数，
产量计算单元7，分别与信号转换处理单元3和神经网络运算单元6连接，根据冲次、油泵充满度、漏失系数、温度补偿系数、抽油泵理论排量等信息，计算出泵的瞬时排量、日产液量、累计产液量，并将数据保存至数据库。
本发明中的以电参数计量单井产液量的装置，其中所述电参数采集设备2为三相电参数采集模块，所述位置信号采集设备4为角位移传感器，所述温度信号采集设备5为温度传感器。
如图2所示，本发明中的利用上述装置计量单井产液量的方法，包括如下步骤：
(1)信号采集处理阶段：
1)将电参数采集设备与信号转换处理单元连接，实时采集抽油机电机电流、电压及功率数据；
2)位置信号采集设备与信号转换处理单元连接，实时采集抽油机运行过程中的位置数据，信号转换处理单元通过功率和位置信号绘制成电机功率曲线，根据位置信号计算出冲程和冲次；
3)温度信号采集设备与信号转换处理单元连接，实时采集采出原油的温度数据；
4)信号转换处理单元与神经网络运算单元连接，将电机功率曲线、温度等信息实时发送到神经网络运算单元；
5)信号转换处理单元与产量计算单元连接，将抽油机冲次信息实时发送到产量计算单元；
(2)产量分析计算阶段：
1)神经网络运算单元依据电功率曲线、原油温度和抽油机力学模型，运用神经网络运算方法，得出抽油泵实时的充满度、漏失系数和温度补偿系数；
2)产量计算单元根据神经网络运算单元提供的抽油泵充满度、漏失系数和温度补偿系数，结合抽油泵的理论排量、抽油机的运行冲次等信息计算出单井的瞬时排量；
3)通过瞬时产量的持续累加获得油井日产液量、并将数据保存至数据库。
本发明中的利用上述装置计量单井产液量的方法，其中所述步骤(1)的1)中，信号转换处理单元根据设定的间隔时间采集绘制油井电机功率曲线，电机功率曲线反映出电机实时功率与抽油泵实时位移的关系。
本发明中的利用上述装置计量单井产液量的方法，其中所述步骤(1)的2)中，神经网络运算单元根据电机功率曲线与抽油机力学模型中电机动力关系，得出抽油泵工作时的充满度、漏失系数。
本发明以油井抽油机电机运行电参数为依据，结合抽油机力学模型和神经网络算法，判断井下油泵充满度和漏矢系数，结合油泵理论排量计算实时产液量，从而累加得出单井日产液量。本发明能够减小人为因素的影响，计量误差小，使用效果好，有利于油井自动化技术的推广。
以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
Claims (5)
1.一种以电参数计量单井产液量的装置，其特征在于，包括：
电参数采集设备(2)，与抽油机电机(1)连接，用于采集抽油机电机的电参数信号，
位置信号采集设备(4)，用于采集抽油机上、下冲程运行状态的位置信号，
温度信号采集设备(5)，用于采集原油温度，
信号转换处理单元(3)，用于将外部采集的电参数、位置信号、温度信号转换处理为电功率曲线、冲程、冲次、温度等用于运算处理原始数据，
神经网络运算单元(6)，与信息转换处理单元(3)连接，根据电功率曲线、原油温度、抽油机力学模型等信息推导出油泵充满度、漏失系数、温度补偿系数，
产量计算单元(7)，分别与信号转换处理单元(3)和神经网络运算单元(6)连接，根据冲次、油泵充满度、漏失系数、温度补偿系数、抽油泵理论排量等信息，计算出泵的瞬时排量、日产液量、累计产液量，并将数据保存至数据库。
2.根据权利要求1所述的以电参数计量单井产液量的装置，其特征在于：所述电参数采集设备(2)为三相电参数采集模块，所述位置信号采集设备(4)为角位移传感器，所述温度信号采集设备(5)为温度传感器。
3.利用权利要求1～2任一项所述装置计量单井产液量的方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)信号采集处理阶段：
1)将电参数采集设备与信号转换处理单元连接，实时采集抽油机电机电流、电压及功率数据；
2)位置信号采集设备与信号转换处理单元连接，实时采集抽油机运行过程中的位置数据，信号转换处理单元通过功率和位置信号绘制成电机功率曲线，根据位置信号计算出冲程和冲次；
3)温度信号采集设备与信号转换处理单元连接，实时采集采出原油的温度数据；
4)信号转换处理单元与神经网络运算单元连接，将电机功率曲线、温度等信息实时发送到神经网络运算单元；
5)信号转换处理单元与产量计算单元连接，将抽油机冲次信息实时发送到产量计算单元；
(2)产量分析计算阶段：
1)神经网络运算单元依据电功率曲线、原油温度和抽油机力学模型，运用神经网络运算方法，得出抽油泵实时的充满度、漏失系数和温度补偿系数；
2)产量计算单元根据神经网络运算单元提供的抽油泵充满度、漏失系数和温度补偿系数，结合抽油泵的理论排量、抽油机的运行冲次等信息计算出单井的瞬时排量；
3)通过瞬时产量的持续累加获得油井日产液量、并将数据保存至数据库。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述步骤(1)的1)中，信号转换处理单元根据设定的间隔时间采集绘制油井电机功率曲线，电机功率曲线反映出电机实时功率与抽油泵实时位移的关系。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述步骤(1)的2)中，神经网络运算单元根据电机功率曲线与抽油机力学模型中电机动力关系，得出抽油泵工作时的充满度、漏失系数。
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