CN113266318B - 一种基于自学习的有杆抽油机井冲次调节方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于自学习的有杆抽油机井冲次调节方法，属于油井智能采集方法领域，其特征在于包括：首先提取油井生产的历史数据，判断当前油井的抽油机状态；抽油机状态包括调整态和稳定态；调整态为：当抽油机控制器以新的控制参数做出调节后抽油机进入调整态；稳定态为：抽油机以新的控制参数运行一段时间后，抽油机运行状态保持稳定转入稳定态；然后对处于稳定态的抽油机建立其电机输入频率和冲次之间关系建立油井生产过程中效果和冲次之间模型计算最佳冲次，完成有杆抽油机井冲次调节，本调节方法结合历史数据分析，选取冲次最优值，实现最优化，多目标优化策略，适用油田的不同生产需求；可实现油井降本增效，为实现绿色油田建设提供技术基础。
Description
技术领域
本发明属于油井智能采集方法领域，尤其涉及一种基于自学习的有杆抽油机井冲次调节方法。
背景技术
近年来，随着国家碳中和的政策要求，实现有杆抽油***节能降耗成为油田生产的重要任务。基于油田现场的数字化油田建设和国内有杆采油技术的发展，提出了大量有杆采油***冲次优化技术：随着物联网技术和边缘计算技术的发展，油井示功图、电功图(三项电参及功率图、电流图等)数据采集技术已经基本成熟，油井功图计产、充满度、***效率、功图面积等计算算法也已经初步完善，为实现油井智能控制奠定基础。
随着国际油价的变动，以及油田实际生产复杂程度变化，单一产液量和耗电量已经不足以满足油田生产要求。同时随着油井控制要求提高，相关控制理论急需与油井生产实际工况相结合。在油井生产过程中，地层供液能力变化是一个稳态变化过程，井筒内页面变化也是缓慢等；同时针对不同的原油物理特性，相同的沉没度下，有杆抽油泵的吸入和排出工况也不完全相同，因为油井控制需结合油井工况来实现，而非简单调节控制；目前在针对油井的调控过程中，调控参数大多是依据经验获取或人工根据现场反馈进行调节，人力成本高、效率较低，且数字化水平低。
发明内容
本发明旨在解决上述问题，提供一种基于自学习的有杆抽油机井冲次调节方法。
本发明所述基于自学习的有杆抽油机井冲次调节方法，包括：首先提取油井生产的历史数据，判断当前油井的抽油机状态；所述抽油机状态包括调整态和稳定态；所述调整态为：当抽油机控制器以新的控制参数做出调节后，抽油机进入调整态，在调整态期间抽油机工作状态正在发生改变；所述稳定态为：抽油机以新的控制参数运行一段时间后，抽油机运行状态保持稳定，抽油机工作状态转入稳定态；
然后对处于稳定态的抽油机，首次调节，建立其电机输入频率F和冲次N之间关系；N＝d*F+e； (1)
式中N为冲次，F为频率，d、e为常数。
通过自学习建立油井生产过程中效果E和冲次N之间模型计算E的值：
E＝Q产液量*WQ+Y*WY； (2)
式中W为权重，E为效果，Q为产液量，Y为泵效(抽油泵效率的简称)，以E最大值作为调节目标；计算出最佳冲次N，完成有杆抽油机井冲次调节。
本发明所述基于自学习的有杆抽油机井冲次调节方法，具体包括如下步骤：设定抽油机最小充满度ηmin；根据最小充满度ηmin，计算满足最小充满度时应当达到的冲次Nmin；待抽油机启动并运行进入稳定状态后，通过实时得到的功图数据，计算当前抽油机的冲次N；通过变频器获取当前电机频率F；当N<＝Nmin时，则判定抽油机停机，发出停机指示，等待恢复生产。
计算抽油机的抽油泵的当前近似充满度η；当N>Nmin且η<ηmin时，通过调整电机频率F来调节冲次N；进入调节阶段，重复调节数次后使充满度η达到最小充满度ηmin；继续调节，当η>ηmin且N>Nmin时，启动自学习过程；所述抽油机启动并运行进入稳定状态后，同时开始油井数据分析，分析油井在稳定状态下，每个冲次条件下的充满度η、产液量Q、动液面H、泵效Y；当动液面H和充满度η在一定周期的变化幅度小于最小限度值时，判定油井进入新的稳定状态；
当油井进入新的稳定状态后，在η>ηmin且Nmin<N<Nmax的条件下，再次进入学习过程，根据公式(2)统计不同冲次下E的值，从而分析出E值最大时候的最佳冲次，即完成有杆抽油机井冲次调节。
进一步，本发明所述基于自学习的有杆抽油机井冲次调节方法，所述自学习过程包括：判断前期冲次调节阶段的调节次数；当调节次数大于等于1时，当前冲次为满足η>ηmin的最大冲次，在当前冲次基础上，通过控制变频器，降低冲次；当调节次数小于1时，在当前冲次基础上，通过控制变频器，使冲次增加；然后根据后续的调整效果判断是否需要减少冲次来继续进行调节。
进一步，本发明所述基于自学习的有杆抽油机井冲次调节方法，所述分析出最佳E值的具体步骤为：根据公式(2)计算E值；将E值***数据队里中，判断数据个数满足最小个数后，选取数据队列中的最大值，判断该E最大值是否处于有效数据的中间位置；若是，则返回最大值对应的冲次值；若不是，则判断是否处于起始位置；若是，则进行反向调节降低冲次；若不是，则进行正向调节提高冲次。
进一步，本发明所述基于自学习的有杆抽油机井冲次调节方法，根据所述冲次N计算频率F的具体步骤为：根据公式(1)输出冲次数据N，判断是否为第一次计算；若是，则直接采用获取频率与冲次的预设关系参数d0和e0；若不是，则根据最近两次的数据，重新计算关系参数di和ei，并更新预设参数d0和e0；然后根据公式(1)计算出对应电机频率F。
进一步，本发明所述基于自学***均值，计算本次数据与平均值的差值，检查差值是否在平衡状态允许范围内；若在，则抽油机达到稳定态；若不在，则抽油机未达到稳定态。
进一步，本发明所述基于自学***均值，计算本次数据与平均值的差值，检查差值是否在平衡状态允许范围内；若在，则油井达到稳定态；若不在，则油井未达到稳定状态。
进一步，本发明所述基于自学***均周期T的差值稳定在一固定范围内时，则抽油机工作状态进入稳定状态；
所述稳定状态通过以下指标条件进行判断：
1)产液量稳定条件
其中：QAV为功图产液量平均值；ΔX为产液量变化量；Qi为第i周期的产液量；
2)功图面积稳定条件
其中：SAG为地面功图面积平均值、Δy为地面功图面积变化量、Si为第i周期的地面功图面积；
同时满足条件1)和2)时则判定抽油机工作状态进入稳定状态。
进一步，本发明所述基于自学习的有杆抽油机井冲次调节方法，其特征在于：所述抽油机工作状态进入稳定状态后，稳态产液量和稳态泵效的计算公式如下：
稳态产液量：
稳态泵效：
其中，Qcv为稳态产液量；Ycv为稳态泵效；n为数量。
本发明所述基于自学习的有杆抽油机井冲次调节方法的技术效果：(1)结合油田生产工艺，为油田生产提供一套基于自学习的参数优化方法，实现一井一策；(2)实现油井参数优化过程自动评价验证调节后的效果，可靠性更高；(3)结合历史数据分析，选取冲次最优值，实现最优化，多目标优化策略，适用油田的不同生产需求；(4)可实现油井降本增效，为实现绿色油田建设提供技术基础。
附图说明
图1为本发明所述基于自学习的有杆抽油机井冲次调节方法流程示意图；
图2为本发明实施例所述输入数据检查及处理流程图；
图3为本发明实施例所述抽油机稳态判断流程图；
图4为本发明实施例所述油井稳态判断流程图；
图5为本发明实施例所述冲次优化目标分析流程示意图；
图6为本发明实施例所述冲次与频率关系建模流程图。
具体实施方式
下面通过附图及实施例对本发明所述基于自学习的有杆抽油机井冲次调节方法进行详细说明。
本发明技术方案主要研究不同因素对油井产液量的影响情况，然后得出在各因素影响的情况下，油井产液量的标定系数表。而油井采集的每幅功图在诊断分析之后会得出其功图。
本公开实施例所述基于自学习的有杆抽油机井冲次调节方法，定义抽油机工作的两种工作状态：调整态和稳定态。调整态：当抽油机控制器以新的控制参数做出调节后，抽油机进入调整态，在调整态期间工作状态正在发生改变。稳定态：抽油机以新的控制参数运行一段时间后，抽油机运行状态保持稳定，工作状态转入稳定态。
如图1所示具体包括如下步骤：首先进行数据检查；然后判定油井稳态；设定抽油机最小充满度ηmin；根据最小充满度ηmin，计算满足最小充满度时应当达到的冲次Nmin；待抽油机启动并运行进入稳定状态后，通过实时得到的功图数据，计算当前抽油机的冲次N；通过变频器获取当前电机频率F；当N<＝Nmin时，则判定抽油机停机，发出停机指示，等待恢复生产。
计算抽油泵的当前近似充满度η；当N>Nmin且η<ηmin时，通过调整电机频率F来调节冲次N；进入调节阶段，重复调节数次后使充满度η达到最小充满度ηmin；继续调节，当η>ηmin且N>Nmin时，启动自学习过程；所述抽油机启动并运行进入稳定状态后，同时开始油井数据分析，分析油井在稳定状态下，每个冲次条件下的充满度η、产液量Q、动液面H、泵效Y；当动液面H和充满度η在一定周期的变化幅度小于最小限度值时，判定油井进入新的稳定状态。
当油井进入新的稳定状态后，在η>ηmin且Nmin<N<Nmax的条件下，再次进入学习过程，根据公式(2)统计不同冲次下E的值，从而分析出E值最大时候的最佳冲次，即完成有杆抽油机井冲次调节。
在本公开实施例中，数据检查的过程如图2所示，首先对输入的数据合法性进行检查，检查数据是否在设定的合理范围内；是否为非法数据；通过数据合法性检查后，对数据的有效性进行检查，根据与历史数据的对比，去除有较大偏差的无效数据，然后将有效数据存储用于后续计算操作；如图5所示，所述分析出最佳E值的具体步骤为：根据公式(2)计算E值；将E值***数据队里中，判断数据个数满足最小个数后，选取数据队列中的最大值，判断该E最大值是否处于有效数据的中间位置；若是，则返回最大值对应的冲次值；若不是，则判断是否处于起始位置；若是，则进行反向调节降低冲次；若不是，则进行正向调节提高冲次。
如图3所示，所述抽油机的稳定态的判断过程包括：将冲次数值N***历史数据队列；计算历史数据队列中n个冲次数据的平均值，计算本次数据与平均值的差值，检查差值是否在平衡状态允许范围内；若在，则抽油机达到稳定态；若不在，则抽油机未达到稳定态。
如图4所示，所述油井进入稳定状态的判断过程包括：将充满度数值η***历史数据队列；计算历史数据队列中n个充满度数据的平均值，计算本次数据与平均值的差值，检查差值是否在平衡状态允许范围内；若在，则油井达到稳定态；若不在，则油井未达到稳定状态。
当抽油机启动时，使用默认的控制参数开始运行，此时进入最初启动时的调整态。等待抽油机运行一段时间后，判断抽油机是否进入稳定状态。在本公开实施例中，稳定状态的判定条件为通过实时采集的数据，计算出每个功图周期。当有连续的n个功图周期，每个周期Ti与这n个周期的平均周期T的差值在一定范围内时，可以认为抽油机工作在稳定状态。
当进入稳定状态后，通过实时得到的功图数据，计算出当前抽油机的冲次N0，通过变频器获取当前电机频率F0；根据现有技术专利《冲次调节》中的计算方法，计算抽油泵当前近似充满度η0，当η0<ηmin且N0>Nmin时，需要降低冲次，降低冲次通过降低电机的频率F来实现。
若降低ΔN次，ΔN＝1，根据冲次与频率的关系式N＝d*F+e可知，冲次与频率的线性关系由参数d和e确定。如图6所示，所述冲次N计算频率F的具体步骤为：根据公式(1)输出冲次数据N，判断是否为第一次计算；若是，则直接采用获取频率与冲次的预设关系参数d0和e0；若不是，则根据最近两次的数据，重新计算关系参数di和ei，并更新预设参数d0和e0；然后根据公式(1)计算出对应电机频率F。
在本公开实施例中，在抽油机的控制器启动前，根据经验配置一个预设的d0和e0参数，因此，由N＝d0*F+e0，可计算出需要调节达到的频率F1，需要调整的频率幅度ΔF＝F0-F1。由于设定值d0和e0与实际情况有所差异，因此，在首次调节时，以
作为调节幅度，设定频率为
当以F1频率运行至稳定状态后，计算出实际的N1和充满度η1，然后通过F0、N0和F1、N1，确定出当前抽油机***实际的d1和e1参数。
判断η1与ηmin、N1与Nmin的关系，若仍然需要再次调整，使用d1和e1参数作为频率与冲次的线性关系，计算出N2＝N0-ΔN时需要设置的频率F2，再次以F2调整电机的频率；当调整态完成运行至稳定态之后，再次通过功图数据计算充满度η2和当前冲次N2，判断η2与ηmin、N2与Nmin的关系，判断是否进一步作出调整。
如果仍然需要作出调整，根据冲次与充满度的关系η＝a*N+c，通过N0、η0，N1、η1和N2、η2，确定参数a、c。
通过最小充满度ηmin，计算出应当调节达到的冲次N，检查N与Nmin的关系，若N<＝Nmin时，抽油机停机，发出停机指示，等待恢复生产。否则，根据计算得出的N和F，调整电机频率使其达到ηmin。
当上述的冲次调节效果达到η>ηmin且N>Nmin时，启动自动学习过程，使抽油机***达到最佳状态。
启动自学习过程的前提是η>ηmin且N>Nmin；后面的自学习过程必须满足该条件，否则将退出自学习过程。
启动自学习过程后，判断前期冲次调节阶段的调节次数，由于冲次调节总是由高到低调节，若冲次调节次数大于等于1，则说明只有向低冲次调节时，才可以满足η>ηmin的条件，在N>Nmin的条件下，通过降低冲次来分析最佳效率和产量。若冲次调节次数小于1，则说明抽油机起始工作时已经满足η>ηmin的条件，在N>Nmin的条件下，分别通过提高冲次和降低冲次来分析最佳产量和效率。
当调节次数大于等于1时，当前冲次为满足η>ηmin的最大冲次，在当前冲次基础上，通过控制变频器，降低冲次；当调节次数小于1时，在当前冲次基础上，通过控制变频器，使冲次增加ΔN。根据后续的调整效果判断是否需要减少冲次来继续寻找最优解。
控制变频器改变油井的冲次完成后，等待抽油机运行至稳定状态，然后开始进入油井数据分析阶段，分析油井在每个冲次条件下，工作进入稳定状态的充满度ηi、产液量Qi、动液面数据Hi、泵效Yi。当动液面和充满度在一定周期的变化幅度小于最小限度值时，油井进入新的平衡状态。
当进入新的平衡状态时，对Q产液量和Y数据进行归一化处理，根据公式E＝Q产液量*WQ+Y*Wη计算E的值。
当新的平衡建立后，在η>ηmin，Nmin<N<Nmax，的条件下，再次进入学习过程，统计不同冲次下E的值，从而分析出E值最大时候的最佳冲次。
实施例二
在实施例一基础上，在本公开实施例中以某抽油井工作状况参数表为例：(1)选用CYJ10-3-37HB型抽油机，所对应冲程为3.0m，当前冲次2.27次/min，连续生产的6幅功图数据如下表1：
表1
| 冲程 | 冲次 | 泵效 | 产液量 | 地面功图面积 | |
| 功图一 | 3 | 2.27 | 16 | 0.8 | 25821.26 |
| 功图二 | 3 | 2.27 | 16 | 0.8 | 25409.21 |
| 功图三 | 3 | 2.27 | 14 | 0.71 | 28869.28 |
| 功图四 | 3 | 2.27 | 16 | 0.78 | 28692.85 |
| 功图五 | 3 | 2.27 | 14 | 0.73 | 30518.21 |
| 功图六 | 3 | 2.27 | 14 | 0.7 | 28378.98 |
(2)稳态判定：产液量变化量不超过20％，地面功图面积变化量不超过20％。
QAV＝0.75，Max(Qi)＝0.8，Min(Qi)＝0.7
SAG＝27948.30，Max(Si)＝30518.21，Min(Si)＝25409.21
代入稳态判定条件公式，如下：
|0.75-0.8|/0.75＝6.67％<20％且|0.75-0.7|/0.75＝6.67％<20％
|27948.30-30518.21|/27948.30＝9.20％<20％且
|27948.30-25409.21|/27948.30＝9.08％<20％
满足公式，因此该抽油机已经达到了稳定态，此时：
Qcv＝0.75，Ycv＝15％。
(3)设定产量和效率的权重各占50％；
效果E＝0.75*50％+0.15*50％＝0.45
将数据记录下来如下表2：
表2
| 冲程 | 冲次 | 稳态泵效 | 稳态产液量 | 效果E | |
| 方案一 | 3 | 2.3 | 15 | 0.75 | 0.45 |
(4)控制变频器，调节冲次；首次可采用增大冲次，达到稳定态的时候按如上流程计算效果E，数据记录如下表3：
表3
| 冲程 | 冲次 | 稳态泵效 | 稳态产液量 | 效果E | |
| 方案二 | 3 | 2.5 | 16 | 0.82 | 0.49 |
比较发现调整冲次后效果E值变大，则继续正向调节加大冲次，达到稳定态时得到的数据如下表4：
表4
| 冲程 | 冲次 | 稳态泵效 | 稳态产液量 | 效果E | |
| 方案三 | 3 | 2.8 | 18 | 0.86 | 0.52 |
继续正向调节加大冲次，达到稳定态时的数据如下表5：
表5
| 冲程 | 冲次 | 稳态泵效 | 稳态产液量 | 效果E | |
| 方案四 | 3 | 3.0 | 17 | 0.83 | 0.50 |
此时E值减小，反向调节减少冲次，达到稳态时的数据如下表6：
表6
| 冲程 | 冲次 | 稳态泵效 | 稳态产液量 | 效果E | |
| 方案五 | 3 | 2.7 | 18.5 | 0.88 | 0.5325 |
(5)不同冲次条件下的数据队列对比如下表7：
表7
| 冲程 | 冲次 | 稳态泵效 | 稳态产液量 | 效果E | |
| 方案一 | 3 | 2.3 | 15 | 0.75 | 0.45 |
| 方案二 | 3 | 2.5 | 16 | 0.82 | 0.49 |
| 方案三 | 3 | 2.7 | 18.5 | 0.88 | 0.5325 |
| 方案四 | 3 | 2.8 | 18 | 0.86 | 0.52 |
| 方案五 | 3 | 3.0 | 17 | 0.83 | 0.50 |
根据效果E发现，方案三的E值为最大，对应的冲次2.7为最优值，油井在该冲次下泵效和产液量达到最大值。
Claims (8)
1.一种基于自学习的有杆抽油机井冲次调节方法，其特征在于包括：首先提取油井生产的历史数据，判断当前油井的抽油机状态；所述抽油机状态包括调整态和稳定态；
所述调整态为：当抽油机控制器以新的控制参数做出调节后，抽油机进入调整态，在调整态期间抽油机工作状态正在发生改变；
所述稳定态为：抽油机以新的控制参数运行一段时间后，抽油机运行状态保持稳定，抽油机工作状态转入稳定态；
然后对处于稳定态的抽油机，首次调节，建立其电机输入频率F和冲次N之间关系；N＝d*F+e； (1)
式中N为冲次，F为频率，d、e为常数；
通过自学习建立油井生产过程中效果E和冲次N之间模型计算E的值：
E＝Q产液量*WQ+Y*WY； (2)
式中W为权重，E为效果；Q为产液量；Y为泵效；以E最大值作为调节目标；计算出最佳冲次N，完成有杆抽油机井冲次调节；
具体包括如下步骤：设定抽油机最小充满度ηmin；
根据最小充满度ηmin，计算满足最小充满度时应当达到的冲次Nmin；
待抽油机启动并运行进入稳定状态后，通过实时得到的功图数据，计算当前抽油机的冲次N；通过变频器获取当前电机频率F；
当N<＝Nmin时，则判定抽油机停机，发出停机指示，等待恢复生产；
计算抽油机的抽油泵的当前近似充满度η；
当N>Nmin且η<ηmin时，通过调整电机频率F来调节冲次N；
进入调节阶段，重复调节数次后使充满度η达到最小充满度ηmin；
继续调节，当η>ηmin且N>Nmin时，启动自学习过程；
所述抽油机启动并运行进入稳定状态后，同时开始油井数据分析，分析油井在稳定状态下，每个冲次条件下的充满度η、产液量Q、动液面H、泵效Y；当动液面H和充满度η在一定周期的变化幅度小于最小限度值时，判定油井进入新的稳定状态；
当油井进入新的稳定状态后，在η>ηmin且Nmin<N<Nmax的条件下，再次进入学习过程，根据公式(2)统计不同冲次下E的值，从而分析出E值最大时候的最佳冲次，即完成有杆抽油机井冲次调节。
2.根据权利要求1所述基于自学习的有杆抽油机井冲次调节方法，其特征在于，所述自学习过程包括：判断前期冲次调节阶段的调节次数；当调节次数大于等于1时，当前冲次为满足η>ηmin的最大冲次，在当前冲次基础上，通过控制变频器，降低冲次；当调节次数小于1时，在当前冲次基础上，通过控制变频器，使冲次增加；然后根据后续的调整效果判断是否需要减少冲次来继续进行调节。
3.根据权利要求2所述基于自学习的有杆抽油机井冲次调节方法，其特征在于，分析出最佳E值的具体步骤为：根据公式(2)计算E值；将E值***数据队里中，判断数据个数满足最小个数后，选取数据队列中的最大值，判断该E最大值是否处于有效数据的中间位置；若是，则返回最大值对应的冲次值；若不是，则判断是否处于起始位置；若是，则进行反向调节降低冲次；若不是，则进行正向调节提高冲次。
4.根据权利要求3所述基于自学习的有杆抽油机井冲次调节方法，其特征在于，根据所述冲次N计算频率F的具体步骤为：根据公式(1)输出冲次数据N，判断是否为第一次计算；若是，则直接采用获取频率与冲次的预设关系参数d0和e0；若不是，则根据最近两次的数据，重新计算关系参数di和ei，并更新预设参数d0和e0；然后根据公式(1)计算出对应电机频率F。
5.根据权利要求4所述基于自学***均值，计算本次数据与平均值的差值，检查差值是否在平衡状态允许范围内；若在，则抽油机达到稳定态；若不在，则抽油机未达到稳定态。
6.根据权利要求4所述基于自学***均值，计算本次数据与平均值的差值，检查差值是否在平衡状态允许范围内；若在，则油井达到稳定态；若不在，则油井未达到稳定状态。
7.根据权利要求4所述基于自学***均周期T的差值稳定在一固定范围内时，则抽油机工作状态进入稳定状态；
所述稳定状态通过以下指标条件进行判断：
1)产液量稳定条件
其中：QAV为功图产液量平均值；ΔX为产液量变化量；Qi为第i周期的产液量；
2)功图面积稳定条件
其中：SAG为地面功图面积平均值、Δy为地面功图面积变化量、Si为第i周期的地面功图面积；
同时满足条件1)和2)时则判定抽油机工作状态进入稳定状态。
8.根据权利要求7所述基于自学习的有杆抽油机井冲次调节方法，其特征在于：所述抽油机工作状态进入稳定状态后，稳态产液量和稳态泵效的计算公式如下：稳态产液量：
稳态泵效：
其中，Qcv为稳态产液量；Ycv为稳态泵效；n为数量。
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Denomination of invention: A self-learning based method for adjusting the stroke rate of rod pumping wells Effective date of registration: 20230419 Granted publication date: 20220809 Pledgee: Xi'an innovation financing Company limited by guarantee Pledgor: Shaanxi effik Energy Technology Co.,Ltd. Registration number: Y2023610000285 |