基于功图的抽油井远程工况诊断系统研究

摘要

随着数字化油田的实施与推广，油田生产的管理方式逐步实现了数字化、可视化、网络化以及智能化，结合数字化油田试验研究项目，针对定边采油厂抽油井分布广、环境恶劣、人工检测比较困难等特点，研究基于功图的抽油井远程工况诊断技术，以实现抽油井远程自动化管理为目的，设计满足数字油田建设需求的系统，以提升油田安全生产的综合管理能力。
　　本文从抽油井工况诊断的基础理论出发，根据系统的要求与特点，从功图信息的获取与处理角度设计了系统的层次结构、逻辑结构和功能结构，构建了基于功图的抽油井远程工况诊断技术模型和诊断系统的总体框架。论文结合抽油井的生产过程及抽油井相关生产参数，分析了抽油井远程工况诊断的理论基础及计算方法，用BP神经网络对提取的泵示功图几何参数进行训练分析，可得出抽油井的工作状况。根据数字化油田的实施要求，以抽油井实时光杆示功图数据获取为目的，实现了抽油井远程工况诊断系统的硬件设计。结合系统的理论知识及框架结构，确立了抽油井工况诊断软件模型和软件的结构，并对建立的模型、相关计算方法进行程序化，进而得到抽油井工况诊断软件。
　　将基于功图的抽油井远程工况诊断系统在延长油田定边采油厂数字化示范区进行试验性推广，应用效果良好，能够为油田生产管理实时提供抽油井的工作状况分析，达到了数字化油田发展的应用要求。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 选题背景

1．1．1 课题研究目的

1．1．2 课题研究意义

1．2 国内外现状及进展

1．2．1 国外研究现状

1．2．2 国内研究现状

1．3 课题来源

1．4 课题研究内容

1．5 本文所做的工作

第二章 抽油井工况诊断理论基础

2．1 抽油泵的工作原理

2．2 示功图

2．2．1 示功图的引出与定义

2．2．2 弹性静载荷下的理论示功图

2．2．3 考虑惯性动载荷、弹性影响时的理论示功图

2．3 波动方程的建立

2．3．1 抽油机微元体受力分析

2．3．2 诊断模型的有限差分解

2．4 示功图识别介绍

2．5．1 模式样本的归一化

2．5．2 消除冗余点

2．6 示功图曲线特征点提取

2．7 应用神经网络识别示功图

2．7．1 神经网络简介

2．7．2 BP神经网络

2．7．3 BP神经网络的结构

2．7．4 BP算法

2．7．5 BP算法的改进

2．8 本章小结

第三章 抽油井远程工况诊断系统设计

3．1 系统设计原则

3．2 系统总体框架

3．2．1 井场数据采集系统

3．2．2 无线通信网络

3．2．3 数据控制中心

3．3 本章小结

第四章 抽油井远程工况诊断系统硬件实现

4．1 系统硬件整体构成

4．2 井场系统

4．2．1 抽油井无线示功图模块

4．2．2 RTU(远程测控终端)

4．2．3 串口联网设备

4．3 通信网络

4．3．1 无线网桥

4．3．2 无线网桥特性

4．4 数据控制中心

4．5 本章小结

第五章 抽油井远程工况诊断软件设计

5．1 工况诊断软件结构

5．2 工况诊断软件模型研究

5．3 数据处理模块

5．3．1 泵示功图几何特征

5．3．2 神经网络的建立

5．3．3 神经网络训练

5．4 抽油井工况诊断程序流程

5．5 本章小结

第六章 系统运行与应用分析

6．1 诊断系统软件操作

6．2 抽油井工况诊断软件测试结果及处理对策

6．3 系统影响因素分析

6．3．1 硬件影响

6．3．2 人为误差

6．4 本章小结

第七章 总结与展望

7．1 本文总结

7．2 本文创新点

7．3 展望

致谢

参考文献

攻读硕士期间所发表的论文