【摘 要】
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目前国内有40多万口生产油井,其中80%以上采用抽油机作为人工举升方式。对抽油机井生产工况精确的诊断是稳定单井产量、延长检泵周期、节能降耗的核心技术。当前基于示功图的工况诊断存在投资成本高、数据易漂移失真等问题。抽油机井生产过程中的电参数具有采集成本低、数据稳定、能够长期连续测量等优点,同时也存在数据不规律,影响因素多等缺陷,单靠数学建模很难实现精确的工况诊断。本文首先在考虑电动机损失功率、皮带损
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目前国内有40多万口生产油井,其中80%以上采用抽油机作为人工举升方式。对抽油机井生产工况精确的诊断是稳定单井产量、延长检泵周期、节能降耗的核心技术。当前基于示功图的工况诊断存在投资成本高、数据易漂移失真等问题。抽油机井生产过程中的电参数具有采集成本低、数据稳定、能够长期连续测量等优点,同时也存在数据不规律,影响因素多等缺陷,单靠数学建模很难实现精确的工况诊断。本文首先在考虑电动机损失功率、皮带损失功率、减速箱损失功率等因素的基础上,应用力学传动模型方法,建立了电功率求解曲柄轴净扭矩数学物理模型,通过该模型摸清了电功率与曲柄轴净扭矩之间存在一个变化的转换系数。其次在实际计算该转换系数时,由于电机负载变化复杂,应用数学物理模型难以求解,本文应用机器学习的方法,建立了求解电功率反演曲柄轴净扭矩关系系数的深度神经网络模型,通过该模型实现了转换系数的精确求解。然后,利用电参数反演的曲柄轴净扭矩,考虑抽油机结构特征及其运动原理,结合抽油机的结构参数及平衡参数,应用数学物理方法,建立曲柄轴净扭矩计算悬点示功图的理论模型,通过该模型实现了示功图的预测。最后,利用计算的示功图,应用卷积神经网络算法,对Le Net5卷积神经网络结构进行改进,建立抽油机井示功图工况诊断模型,完成抽油机井工况诊断。本文通过对数学物理模型的研究,结合大数据机器学习方法,形成了一套基于电参数的抽油机井工况诊断技术。利用该技术对D油田应用6口油井进行实例计算,计算得到各油井对应的悬点示功图。与实测悬点示功图对比,最大载荷的平均误差为2.38%,最小载荷的平均误差为7.65%。示功图面积的重合率平均为91.52%。工况诊断符合率为83.3%。在低油价现状下,该技术具有广阔的应用空间。
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