【摘 要】
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随着现代社会科学技术的不断进步和螺杆泵生产制造水平的提高,目前大庆油田已广泛采用螺杆泵采油系统进行石油开采。但由于没有便捷有效的监测系统,一直采用定期检修的方式来
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随着现代社会科学技术的不断进步和螺杆泵生产制造水平的提高,目前大庆油田已广泛采用螺杆泵采油系统进行石油开采。但由于没有便捷有效的监测系统,一直采用定期检修的方式来维护螺杆泵油井,效率低,而且很难及时发现故障并进行处理,从而使螺杆泵井得不到很好的维护,故障率比较高,不仅大大增加了设备维修费用,还影响了油井的稳产高产。针对这种情况,本文设计了一套基于无线传感器网络进行传输并采用BP神经网络技术进行故障诊断的螺杆泵工况监测诊断系统。首先,根据实际情况确定了系统的设计原则,并在此基础上设计了系统的总体方案,包括对螺杆泵井工况监测方法的分析、系统总体构架的确定、通讯方式的选择以及监测终端供电方式的确定。其次,设计了监测终端硬件结构,选择了传感器、智能采集模块等硬件设备,并设计了基于Zigbee技术的油区内通讯网络和基于GPRS技术的油区到监测中心的通讯网络,实现了系统监测终端的数据采集与传输。再次,研究了螺杆泵故障诊断技术,提出了利用BP神经网络的方法对本系统进行工况诊断的方法,并确定了系统的诊断流程及其MATLAB实现过程;又利用OPC技术实现了力控组态软件与MATLAB的实时通讯,完成了监测和诊断功能的结合。最后,开发了监测中心应用软件,使之具有参数实时显示、故障诊断、历史数据储存和查询等功能,并设计了友好美观的界面,使用户方便快捷使用。经试运行,本系统通信稳定、操作简便、数据可靠,能够满足实际监测要求。另外本系统采用了新型无线传感器网络进行通讯,为其它远程监测方案提供了一种新的方法,具有广阔的应用前景和推广价值。
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