CN102331320A - 一种基于神经网络的游梁式抽油机示功图软测量方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于神经网络的游梁式抽油机的软测量方法，其目的是提供一种游梁式抽油机的示功图测量方法。该方法由角度传感器、功率测量单元、控制器、元、数据接口、示功图样本数据及示功图软测量单元组成。角度传感器用于测量游梁摆动角度；功率测量单元用于测量电机功率；控制器完成数据采集及数据计算；示功图软测量单元完成神经网络训练及示功图测量和显示。本发明具有测量过程简单，测量准确、可靠等优点。
Description
技术领域
本发明涉及游梁式抽油机示功图测量，特别是涉及一种基于神经网络的游梁式抽油机示功图软测量方法。
背景技术
游梁式抽油机示功图是判断油井工作状态重要手段，尤其可以判断井下的状况。但是现在测量示功图方法都是定期测量，由于需要载荷传感器，所以每次测量需要重复停机起机。即停机后在光杆处安装载荷传感器，安装后启动抽油机，同时手持终端开始测量功图，测量几个冲次后，停机卸下载荷传感器，再起机。这样不仅测量过程非常麻烦，同时对抽油机有冲击，影响抽油机寿命。另外因为示功图是定期测量，所以不能及时知道抽油机的运行状况、油井下面的液面状况、光杆载荷变化等现象，这样抽油机得不到及时维护，影响产油量，浪费能源。从表面上看抽油机的动作似乎很简单，实际它涉及电量和非电量多种数量关系，并且它们的变化全是非线性的。本发明无需安装载荷传感器 ,只要通过测量抽油机电机功率和游梁摆动角度, 通过神经网络进行非线性映射，即可准确、可靠地测量出游梁式抽油机示功图。
发明内容
本发明的目的是为克服上述现有技术存在的缺陷，而提供一种测量游梁式抽油机示功图方法。
一种基于神经网络的游梁式抽油机的示功图软测量方法，其特征在于包括以下工艺过程：
①安装现场数据采集装置：角度传感器装置（专利：ZL 2007 2 0015325.2）固定在抽油机的游梁上；功率测量单元用、控制器及数据接口安装在控制箱内。。
②现场数据采集：按步骤①完成后，控制器采集到游梁角度数据θ（k）和电机功率A（k），k应包含抽油机一个冲程的数据采集点。
③数据转换：根据游梁机械参数，由数据θ（k）换算得到悬点位移S（k）。
④数据传送：按步骤①--③完成后，通过数据接口把悬点位移数据S（k）和电机功率A（k）送到监控中心的示功图软测量单元。
⑤神经网络训练：由示功图样本数据对选定的神经网络进行训练，直到满足要求指标。
⑥软测量示功图：按步骤①--⑤完成后，由数据S（k）和数据A（k）通过训练好的神经网映射得到抽油机的悬点载荷P（k）。把数据S（k）作为横坐标，把数据P（k）作为纵坐标，k应包含抽油机一个冲程的数据采集点，这样就得到了P（k）和S（k）的曲线图，该曲线图即是抽油机示功图。
上述神经网络既可以采用静态神经网络(BP)，也可采用动态神经网络 (RNN)。神经网络由输入层、隐含层、输出层构成，其中隐含层神经元个数可按网络训练指标要求增加或减少。
上述示功图样本数据可采用油井的示功图数据库。
上述数据接口可以有线数据接口，也可用无线数据接口，也可离线数据交换。
本发明与现有技术相比不仅测量过程非常简单，而且每次测量不需要重复停机起机，因而对抽油机没有冲击，不会影响抽油机寿命。另外本发明无需安装载荷传感器 ,只要通过测量抽油机电机功率和游梁摆动角度, 通过神经网络进行非线性映射，即可准确、可靠地测量出游梁式抽油机示功图。
附图说明
图1是本发明的框图。
图2是本发明RNN神经网络图。
图3是本发明BP神经网络图。
具体实施方式
一种基于神经网络的游梁式抽油机的示功图软测量方法由现场数据采集装置和监控中心的神经网络示功图测量部分组成。其中现场数据采集装置包括角度传感器装置、功率测量单元、控制器、数据接口。角度传感器用于测量游梁摆动角度，角度传感器装置可采用专利产品（专利：ZL 2007 2 0015325.2）；功率测量单元用于测量电机功率；控制器完成数据采集及计算；控制器核心可采用DSP芯片或PLC器件；数据接口用于设备之间交换数据。监控中心的神经网络示功图测量部分包括数据接口、示功图样本数据及示功图软测量单元。示功图样本数据用于神经网络学习；数据接口用于设备之间交换数据；示功图软测量单元作用是训练神经网络和通过训练好的神经网络测量抽油机示功图。其具体实施过程分以下步骤：
①安装现场数据采集装置：角度传感器装置（专利：ZL 2007 2 0015325.2）固定在抽油机的游梁上；功率测量单元、控制器及数据接口安装在控制箱内。控制器采用西门子PLC （S7-224）。
②现场数据采集：按步骤①完成后，控制器采集到游梁角度数据θ（k）和电机功率A（k），k应包含抽油机一个冲程的数据采集点。
③数据转换：根据游梁机械参数，由数据θ（k）换算得到悬点位移S（k）。
④数据传送：按步骤①--③完成后，通过数据接口把悬点位移数据S（k）和电机功率A（k）送到监控中心的示功图软测量单元。
⑤神经网络训练：由示功图样本数据对选定的神经网络RNN进行训练，直到满足要求指标。
⑥软测量示功图：按步骤①--⑤完成后，由数据S（k）和数据A（k）通过训练好的神经网映射得到抽油机的悬点载荷P（k）。把数据S（k）作为横坐标，把数据P（k）作为纵坐标，k应包含抽油机一个冲程的数据采集点，这样就得到了P（k）和S（k）的曲线图，该曲线图即是抽油机示功图。
Claims (4)
1.一种基于神经网络的游梁式抽油机的示功图软测量方法，其特征在于包括以下工艺过程：
①安装现场数据采集装置：角度传感器装置，固定在抽油机的游梁上；功率测量单元、控制器及数据接口安装在控制箱内；
②现场数据采集：按步骤①完成后，控制器采集到游梁角度数据θ（k）和电机功率A（k），k应包含抽油机一个冲程的数据采集点；
③数据转换：根据游梁机械参数，由数据θ（k）换算得到悬点位移S（k）；
④数据传送：按步骤①--③完成后，通过数据接口把悬点位移数据S（k）和电机功率A（k）送到监控中心的示功图软测量单元；
⑤神经网络训练：由示功图样本数据对选定的神经网络进行训练，直到满足要求指标；
⑥软测量示功图：按步骤①--⑤完成后，由数据S（k）和数据A（k）通过训练好的神经网映射得到抽油机的悬点载荷P（k），把数据S（k）作为横坐标，把数据P（k）作为纵坐标，k应包含抽油机一个冲程的数据采集点，这样就得到了P（k）和S（k）的曲线图，该曲线图即是抽油机示功图。
2.按照权利要求1所述的方法，其特征在于所述的神经网络采用静态神经网络(BP)或动态神经网络 (RNN)，神经网络由输入层、隐含层、输出层构成，其中隐含层神经元个数按网络训练指标要求增加或减少。
3.按照权利要求1所述的方法，其特征在于所述的示功图样本数据采用油井的示功图数据库。
4.按照权利要求1所述的方法，其特征在于所述的数据接口为有线数据接口或无线数据接口或离线数据交换。
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