CN103061749A - 一种有杆泵抽油井井下动态液位软测量方法 - Google Patents

Abstract

一种有杆泵抽油井井下动态液位软测量方法，采集有杆泵抽油井动态液位数据，去除采集到的有杆泵抽油井数据的异常点；计算上冲程过程平均载荷、下冲程过程平均载荷和抽油机泵效；对上冲程过程平均载荷、下冲程过程平均载荷、有杆泵抽油井井口套压、有杆泵抽油井日产液量、抽油机泵效和有杆泵抽油井井下泵深进行主元分析变换，得到有杆泵抽油井井下动态液位主元特征向量；建立基于向量回归的动态液位预测函数，实现动态液位预测，得到有杆泵抽油井井下动态液位软测量结果。本发明的动态液位软测量方法，能实现在线连续测量，测量成本低，安全性高；不需要操作人员进行现场操作，现场数据自动保存，不需要人工记录，降低数据丢失、记录错误几率。

Description

一种有杆泵抽油井井下动态液位软测量方法

技术领域

本发明属于软测量检测技术领域，具体涉及一种有杆泵抽油井井下动态液位软测量方法。

背景技术

在石油开采过程中，由于各种原因一些油井出现间歇出油，供液不足的低效现象，这部分油井采取不间断开采势必造成较大的能源浪费。实现井下动态液位的实时监测，掌握井下的生产状态，从而及时调整抽油时间和抽汲参数，是提高油井生产效率的关键所在。目前油田生产常用的动态液位测量方法主要利用声波沿抽油杆向下传播，遇到井下动态液位后会产生反射，通过检测发射波及反射波对动态液位进行检测。回声法检测井下动态液位存在一些不足，一是将测量仪器安装于井口，影响正常生产，具有一定的安全隐患；二是劳动强度较大，生产成本较高。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明提供一种有杆泵抽油井井下动态液位软测量方法。

一种有杆泵抽油井井下动态液位软测量方法，包括如下步骤：

步骤1：采集有杆泵抽油井动态液位数据，包括抽油机示功图数据、有杆泵抽油井井口套压、有杆泵抽油井日产液量、有杆泵抽油井井下泵深；

步骤2：根据已采集的有杆泵抽油井动态液位历史数据，去除采集到的有杆泵抽油井数据的异常点，并以异常点的前一点数值和后一点数值的平均值作为代替值；

步骤3：根据采集到的抽油机示功图数据计算上冲程过程平均载荷和下冲程过程平均载荷，根据采集得到的有杆泵抽油井日产液量和理论计算的有杆泵抽油井日产液量计算抽油机泵效；

步骤4：对上冲程过程平均载荷、下冲程过程平均载荷、有杆泵抽油井井口套压、有杆泵抽油井日产液量、抽油机泵效和有杆泵抽油井井下泵深进行主元分析变换，得到有杆泵抽油井井下动态液位主元特征向量；

步骤5：利用有杆泵抽油井井下动态液位主元特征向量建立基于向量回归的动态液位预测函数，该函数用来描述主元特征向量与有杆泵抽油井井下动态液位之间的函数关系，对有杆泵抽油井井下动态液位主元特征向量进行非线性映射至高维特征空间再做线性回归，实现动态液位预测，得到有杆泵抽油井井下动态液位软测量结果。

所述步骤4对上冲程过程平均载荷、下冲程过程平均载荷、有杆泵抽油井井口套压、有杆泵抽油井日产液量、抽油机泵效和有杆泵抽油井井下泵深进行主元分析变换，得到有杆泵抽油井井下动态液位主元特征向量，具体步骤如下：

步骤4.1：对上冲程过程平均载荷、下冲程过程平均载荷、有杆泵抽油井井口套压、有杆泵抽油井日产液量、抽油机泵效和有杆泵抽油井井下泵深进行标准化处理，得到有杆泵抽油井动态液位数据标准化矩阵；

步骤4.2：计算输入变量为上冲程过程平均载荷、下冲程过程平均载荷、有杆泵抽油井井口套压、有杆泵抽油井日产液量、抽油机泵效和有杆泵抽油井井下泵深的协方差矩阵；

步骤4.3：提取输入变量的特征向量，进行主元分析，得到有杆泵抽油井井下动态液位主元特征向量。

所述的有杆泵抽油井井下动态液位软测量方法，采用的动态液位软测量系统，包括压力表、示功图采集仪、翻斗计量器、无线Zigbee传输模块、以太网工控机和动态液位计算机，压力表用于测量有杆泵抽油井井口套压，示功图采集仪用于采集抽油机示功图数据，翻斗计量器用于测量有杆泵抽油井产液量，以太网工控机用于接收压力表、示功图采集仪和翻斗计量器采集的数据，动态液位计算机用于接收以太网工控机发送的数据并进行动态液位计算。

压力表与以太网工控机之间、示功图采集仪与以太网工控机之间均通过无线通讯RTU建立无线通讯，翻斗计量器与以太网工控机之间通过无线Zigbee传输模块建立无线通讯，以太网工控机通过交换机将数据传送到无线AP模块，再传至动态液位计算机上。

有益效果：

结合历史数据、生产现场调研及采油过程理论分析，上冲程过程平均载荷、下冲程过程平均载荷、有杆泵抽油井井口套压、有杆泵抽油井日产液量、抽油机泵效和有杆泵抽油井井下泵深对有杆泵抽油井井下动态液位有着直接的影响，并且所占比重很大。抽油机上下冲程的平均载荷，可以直接反应采油过程中的提油量，采油的举升高度；井口套压可以直接反映出套管内混合气体及井下液面的压力情况；日产油量、泵效可以直接反映出井下动态液位的供液情况；井下泵深可以初步的反映出井下动态液位所在的一个深度范围(井下动态液位通常比泵深要高出一些)；本发明的有杆泵抽油井井下动态液位软测量方法，能实现在线连续测量，测量成本低，安全性高；不需要操作人员进行现场操作，即可完成测量；现场数据自动保存，不需要人工记录，降低数据丢失、记录错误几率。

附图说明

图1是本发明的具体实施方式采用的动态液位软测量系统示意图；

图2是本发明的具体实施方式的有杆泵抽油井井下动态液位软测量方法流程图；

图3是本发明的具体实施方式的有杆泵抽油井井下动态液位软测量方法与回声法测量的有杆泵抽油井井下动态液位数据对比曲线图；

图4是本发明的具体实施方式的有杆泵抽油井井下动态液位软测量结果与实际测量的动态液位数据的误差曲线。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施做详细说明。

本实施方式是将有杆泵抽油井井下动态液位软测量方法应用到某油田，本实施方式的所采用的动态液位软测量系统，包括压力表、示功图采集仪、翻斗计量器、无线Zigbee传输模块、以太网工控机和动态液位计算机，压力表用于测量有杆泵抽油井井口套压，示功图采集仪用于采集抽油机示功图数据，翻斗计量器用于测量有杆泵抽油井产液量，以太网工控机用于接收压力表、示功图采集仪和翻斗计量器采集的数据，动态液位计算机用于接收以太网工控机发送的数据并进行动态液位计算；压力表与以太网工控机之间、示功图采集仪与以太网工控机之间均通过无线通讯RTU建立无线通讯，翻斗计量器与以太网工控机之间通过无线Zigbee传输模块建立无线通讯，以太网工控机通过交换机将数据传送到无线AP模块，再传至动态液位计算机上。

如图1所示，在油田的抽油井的井口处安装压力表(CSY-3GD数字套压检测仪表)，在有杆泵抽油机的驴头处安装示功图采集仪(NEU-COL)，通过无线方式将数据传输到连接在以太网工控机2(NEU-TCPIP)的无线通讯RTU (NEU-RTU)上；通过无线Zigbee传输模块(SZ02-232)将抽油井的日产液量数据传输到以太网工控机1(NEU-TCPIP)上；以太网工控机1、以太网工控机2通过交换机将数据传送到无线AP(从站1)上，利用无线方式将数据传送到无线AP(主站)，最终传输到动态液位计算机上，进行动态液位的计算。

本实施方式的有杆泵抽油井井下动态液位软测量方法，包括如下步骤：

步骤1：采集有杆泵抽油井动态液位数据，包括抽油机示功图数据、有杆泵抽油井井口套压、有杆泵抽油井日产液量、有杆泵抽油井井下泵深；

结合历史数据、生产现场调研及采油过程理论分析，上述数据对井下动态液位有着直接的影响，并且所占比重很大。抽油机上下冲程的平均载荷，可以直接反应采油过程中的提油量，采油的举升高度；有杆泵抽油井井口套压可以直接反应出套管内混合气体及井下液面的压力情况；日产油量、泵效可以直接反应出井下动态液位的供液情况；有杆泵抽油井井下泵深可以初步的反应出井下动态液位所在的一个深度范围；

步骤2：根据已采集的有杆泵抽油井动态液位历史数据，去除采集到的有杆泵抽油井数据的异常点，并以异常点的前一点数值和后一点数值的平均值作为代替值；

通过分析历史数据，可以看到由于某些原因(如人为记录等)，采集到的数据中会出现异常点，某一点的数据突变的特别严重，去除有杆泵抽油井动态液位数据中的异常点，以异常点的前一点数值和后一点数值的平均值作为代替值；

步骤3：根据采集到的抽油机示功图数据计算上冲程过程平均载荷和下冲程过程平均载荷，根据采集得到的有杆泵抽油井日产液量和理论计算的有杆泵抽油井日产液量计算抽油机泵效；

通过分析示功图数据，分解成上冲程过程平均载荷F_上冲程和下冲程过程平均载荷F_下冲程，利用几何平均值的计算方法进行计算：

其中，n为上冲程过程中数据采样个数，f_i为上冲程过程中第i个采样点的瞬时载荷，l_i为上冲程过程中第i个采样点的位移，m为下冲程过程中数据采样个数，f_j下冲程过程中第j个采样点的瞬时载荷，l_i为下冲程过程中第j个采样点的位移；L_冲程为有杆泵冲程；

抽油机泵效计算公式η_泵效如下：

其中，O_日产液量为有杆泵抽油井日产液量，O_{理论日最大产液量}为理论计算的有杆泵抽油井日产液量，C_冲次为抽油杆的冲次，即在抽油机井中，抽油杆每分钟上下往复运动的次数，V_泵筒为泵筒充满的体积，ρ_油为抽油井内油的密度；

步骤4：对上冲程过程平均载荷、下冲程过程平均载荷、有杆泵抽油井井口套压、有杆泵抽油井日产液量、抽油机泵效和有杆泵抽油井井下泵深进行主元分析变换，得到有杆泵抽油井井下动态液位主元特征向量，具体步骤如下：

步骤4.1：对上冲程过程平均载荷、下冲程过程平均载荷、有杆泵抽油井井口套压、有杆泵抽油井日产液量、抽油机泵效和有杆泵抽油井井下泵深进行标准化处理，得到有杆泵抽油井动态液位数据标准化矩阵；

对上冲程过程平均载荷、下冲程过程平均载荷、有杆泵抽油井井口套压、有杆泵抽油井日产液量、抽油机泵效和有杆泵抽油井井下泵深进行标准化处理，消除不同量纲之间带来的影响；样本共有6个输入变量，n为样本数量，将各个变量转换为均值为0，方差为1的数据，标准化处理后得到的有杆泵抽油井动态液位数据标准化矩阵为

$\stackrel{\‾}{X}=[X-l_n{u}^T]D_{\mathrm{\σ}}^{-1/2}---\left(1\right)$

其中，l_n是所有元素都为1的n维列向量，u为数据的均值向量，u^T为均值向量的转置， u＝[u₁，u₂，…u₆]^T，D为方差矩阵，。

步骤4.2：计算输入变量为上冲程过程平均载荷、下冲程过程平均载荷、有杆泵抽油井井口套压、有杆泵抽油井日产液量、抽油机泵效和有杆泵抽油井井下泵深的协方差矩阵∑；

6个输入变量的协方差矩阵∑，公式如下：

$\mathrm{\Σ}=\frac{X^{T}X}{n-1}---\left(2\right)$

其中，X为6个输入变量作为列向量构成的n×6矩阵，n为矩阵X的行数，根据所取的历史数据量确定行数；

步骤4.3：提取输入变量的特征向量，进行主元分析，得到有杆泵抽油井井下动态液位主元特征向量。

设λ₁≥λ₂≥…λ₆≥0为∑非顺序排列的特征值，p₁，p₂…p₆为各特征值对应的单位化的正交特征向量，则第i个主成分y_i为

$y_i=p_i^{T}x---\left(3\right)$

其中，x_i为矩阵X中的第i列列向量；

步骤5：利用有杆泵抽油井井下动态液位主元特征向量建立基于向量回归的动态液位预测函数，该函数用来描述主元特征向量与有杆泵抽油井井下动态液位之间的函数关系，对有杆泵抽油井井下动态液位主元特征向量进行非线性映射至高维特征空间再做线性回归，实现动态液位预测，得到有杆泵抽油井井下动态液位软测量结果。

支持向量回归模型的建立方法是通过非线性映射Φ，把输入控件的样本映射到高维特征空间做线性回归，Φ：

，式中：

表示原样本空间，

表示映射后的样本空间，n₀为原样本空间的维数，m₀为映射后样本空间的维数，基于向量回归的动态液位预测函数f(x)如（4）所示：

基于向量回归的动态液位预测函数需满足如式（5）、（6）所示的条件，

$\underset{W,b}{\min }p=\frac{1}{2}{W}^{T}W+C\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{\ξ}}_i+{\mathrm{\ξ}}_i^{*})---\left(5\right)$

$\left\{\begin{array}{c}\underset{W,b}{\min }p=\frac{1}{2}{W}^{T}W+C\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{\ξ}}_i+{\mathrm{\ξ}}_i^{*})\\ y_i-(W^T\mathrm{\φ}\left(x\right)+b)\≤\mathrm{\ϵ}+{\mathrm{\ξ}}_i\\ (W^T\mathrm{\φ}\left(x\right)+b)-y_i\≤\mathrm{\ϵ}+{\mathrm{\ξ}}_i^{*}\\ \mathrm{\ξ},{\mathrm{\ξ}}_i^{*}\≥0(i=\mathrm{1,2},\·\·\·,l)\end{array}\right.---\left(6\right)$

式中，W为支持向量权向量，W^T为W的转置向量，φ(x)为映射函数，W和φ(x)对应的向量为6的维向量，b为偏置量，C为支持向量回归的惩罚系数，l为输入样本总和，ξ_i和均为松弛项，二者数值不同，ε为不敏感函数；

在高维空间下求解公式（4）中的支持向量权向量W，选取径向基函数为核函数，得到支持向量权向量W表达式为

$W=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{\α}}_i-{\mathrm{\α}}_i^{*})\mathrm{\φ}\left(x_i\right)---\left(7\right)$

其中，α_i和

均为拉格朗日算子，根据Karush-Kuhn-Tucker最优化条件求得偏置量b，则基于向量回归的动态液位预测函数f(x)为：

$f\left(x\right)=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{\α}}_i-{\mathrm{\α}}_i^{*})K(x_i,x)+b---\left(8\right)$

其中，K(x_i，x)为径向基函数，可以求得公式十中的拉格朗日算子α_i和

所对应的向量即为支持向量。

现场实际使用中，本实施方式的有杆泵抽油井井下动态液位软测量方法得到的动态液位软测量结果与现有技术中的回声法动态液位检测方式得到的动态液位数据如表1所示，

表1 本方法与回声法测量数据

有杆泵抽油井井下动态液位软测量方法	回声法	误差率
			1767	1751	0.91%
1756	1760	-0.23%
			1784	1795	-0.61%
1777	1795	-1%
			1724	1762	-2.2%
1788	1776	0.68%
			1776	1760	0.91%
1753	1780	-1.52%
			1752	1780	-1.57%
1760	1770	-0.56%
			1755	1750	0.29%
1784	1792	-0.45%
			1788	1776	0.68%
1757	1801	-2.44%
			1751	1785	-1.9%

两种方法测量的有杆泵抽油井井下动态液位数据对比曲线如图3所示，本实施方式的有杆泵抽油井井下动态液位软测量结果与实际测量值的误差曲线如图4所示。

本实施方式的有杆泵抽油井井下动态液位软测量方法与现有技术中的回声法动态液位检测方式相比较具有以下的优点：在线连续测量，测量成本低，安全性高；一次安装后，不需要操作人员进行现场操作，即可完成测量；现场数据自动保存，不需要人工记录，降低数据丢失、记录错误几率。

Claims (3)

1.一种有杆泵抽油井井下动态液位软测量方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：采集有杆泵抽油井动态液位数据，包括抽油机示功图数据、有杆泵抽油井井口套压、有杆泵抽油井日产液量、有杆泵抽油井井下泵深；

步骤2：根据已采集的有杆泵抽油井动态液位历史数据，去除采集到的有杆泵抽油井数据的异常点，并以异常点的前一点数值和后一点数值的平均值作为代替值；

步骤3：根据采集到的抽油机示功图数据计算上冲程过程平均载荷和下冲程过程平均载荷，根据采集得到的有杆泵抽油井日产液量和理论计算的有杆泵抽油井日产液量计算抽油机泵效；

步骤4：对上冲程过程平均载荷、下冲程过程平均载荷、有杆泵抽油井井口套压、有杆泵抽油井日产液量、抽油机泵效和有杆泵抽油井井下泵深进行主元分析变换，得到有杆泵抽油井井下动态液位主元特征向量；

步骤5：利用有杆泵抽油井井下动态液位主元特征向量建立基于向量回归的动态液位预测函数，该函数用来描述主元特征向量与有杆泵抽油井井下动态液位之间的函数关系，对有杆泵抽油井井下动态液位主元特征向量进行非线性映射至高维特征空间再做线性回归，实现动态液位预测，得到有杆泵抽油井井下动态液位软测量结果。

2.根据权利要求1所述的有杆泵抽油井井下动态液位软测量方法，其特征在于：所述步骤4对上冲程过程平均载荷、下冲程过程平均载荷、有杆泵抽油井井口套压、有杆泵抽油井日产液量、抽油机泵效和有杆泵抽油井井下泵深进行主元分析变换，得到有杆泵抽油井井下动态液位主元特征向量，具体步骤如下：

步骤4.1：对上冲程过程平均载荷、下冲程过程平均载荷、有杆泵抽油井井口套压、有杆泵抽油井日产液量、抽油机泵效和有杆泵抽油井井下泵深进行标准化处理，得到有杆泵抽油井动态液位数据标准化矩阵；

步骤4.2：计算输入变量为上冲程过程平均载荷、下冲程过程平均载荷、有杆泵抽油井井口套压、有杆泵抽油井日产液量、抽油机泵效和有杆泵抽油井井下泵深的协方差矩阵；

步骤4.3：提取输入变量的特征向量，进行主元分析，得到有杆泵抽油井井下动态液位主元特征向量。

3.如权利要求1所述的有杆泵抽油井井下动态液位软测量方法采用的动态液位软测量系统，其特征在于：包括压力表、示功图采集仪、翻斗计量器、无线Zigbee传输模块、以太网工控机和动态液位计算机，压力表用于测量有杆泵抽油井井口套压，示功图采集仪用于采集抽油机示功图数据，翻斗计量器用于测量有杆泵抽油井产液量，以太网工控机用于接收压力表、示功图采集仪和翻斗计量器采集的数据，动态液位计算机用于接收以太网工控机发送的数据并进行动态液位计算。

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