CN107288617B - 一种提高抽油机井示功图量油精度的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及抽油机技术领域，特别是一种提高抽油机井示功图量油精度的方法，包括以下步骤，步骤S101：地面示功图预处理；步骤S102：地面示功图转化；步骤S103：工况诊断；步骤S104：产液量初算；步骤S105：产液量终算。本发明还包括一种提高抽油机井示功图量油精度的系统，包括依次连接的示功图处理模块、工况诊断及分类模块、产液量计量模块和产液量校核模块。采用上述方法和系统后，本发明对采集、传输到实时数据库的抽油机井的功图数据进行分析诊断优化，可以大大提高抽油机井产液量计量的精度，从而准确掌握油井生产动态变化，有效提高油井生产管理水平。

Description

一种提高抽油机井示功图量油精度的方法及系统

技术领域

本发明涉及抽油机技术领域，特别是一种提高抽油机井示功图量油精度的方法及系统。

背景技术

抽油机井的产液量计量是油田生产管理的一项重要工作，是掌握油井生产动态，分析储油层的变化情况，科学地制定油田开发方案的重要依据。示功图量油是对抽油机井产液量进行计量的技术方法，下面介绍几种利用抽油机井示功图计算产液量的方法。

1、面积法

面积法是将地面示功图转换求解得到泵功图，通过计算泵功图的面积计算产液量的方法。由于该方法对于油稠、结蜡等情况的油井液量计量误差较大，且对功图采集设备的数据采集精度要求较高，故该方法的计量精度和适应性均较差。

2、液量迭代法

液量迭代法是通过人工拉线对示功图进行处理，并根据得到的示功图的情况计算泵在吸入和排出过程中的漏失量，并采用迭代法循环处理得到的泵排量。由于该方法在功图处理上仍然采用人工拉线处理，当面对如上碰泵、下碰泵、双阀尔漏失、游动法尔关闭迟缓等特殊井况时，根本无法拉出线对示功图进行处理，故该方法在应用时存在较大的局限性。

3、有效冲程法

有效冲程法是将地面示功图利用数学方法求解得到形状简单而又能真实反映泵工作状况的泵功图，进而求得柱塞冲程和有效排出冲程，从而计算出油井产液量。虽然该方法可以通过泵功图确定活塞的有效位移，也考虑了气体和供液不足对液量造成的影响，但其产液量计量方法比较单一，所有工况均用一种计算方法，故该方法计量精度相对较低。

中国发明专利申请CN 105672980 A公开了一种基于地面示功图计算油井产液量的方法，运用现场数据采集设备获取抽油机井地面示功图，地面示功图通过数据远传设备将地面示功图上传到服务器；通过曲率分析方法对地面示功图确定地面示功图的进液有效冲程，根据不同区块，地面示功图计算产液量的存在误差的油井。此发明采用的也是上面陈述的有效冲程法，存在计算精度相对较低的问题。

发明内容

本发明需要解决的技术问题是提供一种能有效提高抽油机井产液量计量精度的方法及系统。

为解决上述的技术问题，本发明的一种提高抽油机井示功图量油精度的方法，包括以下步骤，

步骤S101：地面示功图预处理，筛选并删除影响产液量计算精度的错误地面示功图；

步骤S102：地面示功图转化，将预处理后的地面示功图转化成泵功图；

步骤S103：工况诊断，根据泵功图，利用综合诊断法对泵功图进行工况诊断；

步骤S104：产液量初算，根据工况诊断结果，利用分工况建立的产液量计量模型，计算得到抽油机井的初算产液量；

步骤S105：产液量终算，对初算的抽油机井产液量，通过时序分析和系数标定进行校核，最终得到准确的井口地面产液量。

进一步的，所述步骤S101中使用最小二乘法对影响计量精度的错误功图数据进行筛选和剔除。

进一步的，所述步骤S102具体包括以下步骤，

步骤S1021：三维井眼轨迹处理，根据测深、井斜角和方位角参数计算抽油机井的三维井眼轨迹；

步骤S1022：分段阻尼系数确定，根据计算得到的三维井眼轨迹，按井深分段计算阻尼系数；

步骤S1023：地面示功图转化泵功图，根据井深分段阻尼系数，通过抽油杆柱波动方程的求解，将地面示功图转化为泵功图。

进一步的，所述步骤S1021中采用最小曲率法计算井眼轨迹参数。

进一步的，所述步骤S104中利用分工况建立的产液量计量模型，计算得到抽油机井的初算产液量，具体包括：建立正常工况和故障工况下的产液量计量模型；

正常工况产液量计量模型如下：

Q_正常＝Q_理论η_泵；

式中，Q_正常：正常工况产液量，m³/d；Q_理论-理论产液量，m³/d；η_泵：泵效；Q_理论由下式确定：Q_理论＝1440S_rN_sA_p；

式中，N_s-抽油机的冲次，min^-1；S_r-悬点冲程长度，m；A_p-柱塞横截面积，m²；

η_泵由下式确定：η_泵＝η_冲程η_充满程度η_漏失η_压缩；

式中，η_冲程为考虑抽油杆柱和油管柱弹性伸缩后的柱塞冲程S_p与悬点冲程S_r之比；η_充满程度表示进入泵内的液体体积与柱塞让出的泵内体积之比，表示泵的充满程度；η_漏失表示泵漏失对泵效影响的漏失系数；η_压缩为考虑地面原油脱气引起体积收缩对泵效计算的影响。R表示泵内气液比；K表示余隙比；f_w表示含水率；B₀为液体体积系数；

故障工况产液量计量模型如下：

Q₁＝kf₁(s，n，D_p，L_p，GT，μ，R_s，I₁，I₂，I₃，U，cosφ)；

Q₂＝kf₂(s，n，D_p，L_p，GT，μ，R_s，I₁，I₂，I₃，U，cosφ)；

…；

Q_n＝kf_n(s，n，D_p，L_p，GT，μ，R_s，I₁，I₂，I₃，U，cosφ)；

式中：Q_1，2...n：对应工况下的抽油机井的产液量，m³；f_1，2...，n：对应工况下产液量计算模型，s：冲程，m；n：冲次，r/min；D_P：泵径，mm；L_P：杆柱组合，m；GT：功图数据；μ：井液粘度，mPa·s；R_s：生产气液比；I₁，I₂，I₃：三相电流，A；U：电压，V；cosφ：功率因数；k：流量标定系数，无量纲。

进一步的，所述步骤S105中通过时序分析和系数标定进行校核具体指利用ARIMA时序分析模型判断计算出的产液量是否发生异常；通过标定系数的方式对功图法初算的产液量进行校核；

单井产液量标定系数计算方法为：K＝(q_g-q_y)/q_y；

其中K为标定系数，q_g为功图法计算的产液量，q_y为实际产量。将经过标定后的计算产液量作为油井计量产液量，Q＝K·q_g，其中Q为标定后的油井产液量。

更进一步的，所述步骤S105中ARIMA时序分析预测模型的分析过程包括

1)平稳化检验：产液量指标随时间的变化由于受多种因素影响，其数值随时间的变化波动比较大，没有直观的线性规律，此时其随时间的变化表现为非平稳时间序列的特性；

2)平稳化处理：通过差分的数学方法，使产液量指标随时间的变化呈现某种线性规律；

3)预测：通过模型求解出产液量指标时间序列的预测式，得出预测结果。

本发明还包括一种提高抽油机井示功图量油精度的系统，包括依次连接的示功图处理模块、工况诊断及分类模块、产液量计量模块和产液量校核模块；其中，

功图处理模块，用于实现地面示功图预处理，并通过三维井眼轨迹的处理，分段阻尼系数的确定以及三维波动方程的求解，将地面功图转化为泵功图；

工况诊断及分类模块，用于对抽油机井工况进行精确诊断，并将工况诊断结果分为正常工况和故障工况两类；

产液量计量模块，用于针对不同的工况诊断结果，运用与之相对应的产液量计量模型进行产液量计量；

产液量校核模块，主要通过时序分析、标定系数的手段对产液量进行校核，得到更加准确的抽油机井地面产液量。

采用上述方法和系统后，本发明对采集、传输到实时数据库的抽油机井的功图数据进行分析诊断优化，可以大大提高抽油机井产液量计量的精度，从而准确掌握油井生产动态变化，有效提高油井生产管理水平。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1为本发明一种提高抽油机井示功图量油精度的方法流程示意图。

图2为本发明地面功图求解泵功图示意图。

图3为本发明三维井眼轨迹建模示意图。

图4为本发明是泵功图几何特征示意图。

图5为本发明最小二乘法功图自动诊断示意图。

图6为本发明神经网络系统结构优化示意图。

图7为本发明多元参数法工况诊断示意图。

图8为正常工况和故障工况下产液量计量分类建模示意图。

图9为本发明地面产液量校核方法示意图。

具体实施方式

如图1所示，本发明的一种提高抽油机井示功图量油精度的方法，包括以下步骤，

步骤S101：地面示功图预处理，筛选并删除影响产液量计算精度的错误地面示功图。本实施方式在现场应用中通过设定不同的采集频率，采集一定数量的地面功图数据，但由于传感器故障、通讯故障等各种非正常因素，使得采集的地面功图并非都可以用于产液量计算，为了提高功图法产液量计算的精度，需要对地面示功图进行预筛选，判断并筛选出符合产液量计算要求的地面功图。其方法是利用最小二乘法对失真无效的地面功图进行处理：类似地设定一个剔除阈值，对分好类的所有标准示功图进行失真无效地面示功图的剔除，即所有的标准示功图与一个平行四边形示功图(可以采用其他几何图形，如长方形)比较，依次计算相似度。然后分别比较这些值与剔除阈值的大小，当大于剔除阈值时即可剔除。其中判断阈值的大小可以控制分类的细化程度，剔除阈值的大小可以控制失真模板示功图的数量。

步骤S102：地面示功图转化，将预处理后的地面示功图转化成泵功图。如图2所示，主要包括步骤：

步骤S1021：三维井眼轨迹处理，如图3所示建立三维井眼轨迹模型，将井眼轨迹分为n段，从下向上依次迭代求解。井眼轨迹描述需要知道每一个测点的测深、井斜角和方位角，因此从井口开始编号，即测点在井口的编号为0，在井底为n-1，下面是用最小曲率法计算井眼轨迹参数。

最小曲率法假设两测点间的井段是一段平面上的圆弧，圆弧在两端点处与上下二测点处的井身方向线相切，即在上、下二测点的井身方向一定的情况下，把测段看成圆弧曲线，乃是所有曲线中曲率最小的曲线，所以被定名为最小曲率法。与曲率半径法相同，圆弧的精确确定也是由测段开始与末尾两个方向的矢量和已知的两测点间的距离所给定。假设测段内的井眼轨道为空间圆弧，则有：

ΔZ＝λ(cosα₁+cosα)

α＝arccos[cosα₁cos(ΔL/R)-sinα₁cosωsin(ΔL/R)]

其中，

步骤S1022：分段阻尼系数确定，斜井筒内的阻尼力主要有抽油杆本体、接箍、扶正器与液体之间的粘滞阻尼力以及油管内过流断面的变化所引起的局部水头损失。

1)抽油杆本体所受的粘带阻尼力

抽油杆在运行过程中，假设液体是处于层流状态下，且是不可压缩液体，故由剪切力τ_rz造成的力矩为常量。即在r处存在如下微分方程：

积分得：

式中G_c为积分常数，设液体流速为v_z(r)，则由牛顿定律可得：

式中μ为液体动力粘度。

由上面两式得：

上式积分(当r＝油管内径Rt时，v_z＝0；当r＝抽油杆半径R_r时，v_z＝v，抽油杆运动速度)：

又因为：

所以：

半径处剪切力：

抽油杆表面处的剪切力：

如果计算长度L的抽油杆柱内有扶正器，若不考虑抽油杆接箍外径变化时，则抽油杆本体所受的粘滞摩擦力：

式中：υ_r为抽油杆运动速度；L_g为单个扶正器长度；L_o为扶正器间距；L为计算段长度。

2)扶正器存在所引起额外粘滞摩擦力

在抽油杆上装有扶正器以后，其一造成油管内过流断面减小而引起局部水头损失；其二流体通过扶正器外表面与油管间的环形空间的沿程损失。这种水头损失都会引起抽油杆柱粘滞摩擦阻力增加。

根据水力学知识，油井液体流过扶正器与油管所形成过流面积的局部水头损失可用下式计算：

式中ξ-局部阻力系数。

若近似按园管面积突然缩小计算：

式中

为便于计算摩擦力，将局部水头损失h_j转化为一当量长度为L_ge的扶正器的沿程阻力损失h_f。

因为

令h_j＝h_f；则

则扶正器局部阻力损失所产生的摩擦力为：

为计算液体流过扶正器所产生的沿程阻力，将扶正器与油管所形成的过流面积简化成相当直径dre的抽油杆与油管所组成的过流断面面积，这种简化应满足水力半径相等原则：

式中A_gt-扶正器与油管所组成过流断面的面积；

X_gt-过流断面的润湿周长；

D_t-油管内径；

d_re-相当抽油杆的等效直径。

扶正器沿程水头损失所产生的摩擦力为：

所以计算段的总粘滞摩擦阻力为：

因为粘滞摩擦力与速度有如下关系：

所以，等效粘滞阻尼因子

等效粘滞阻力系数：

(3)波动方程求解

传统的基于Gibbs理论的一维粘滞阻尼波动方程，在波动方程求解时由于只是用固定的阻尼系数进行求解计算，并未考虑井斜、扶正器等的影响，故计算出的泵功图并不十分精确。本发明中波动方程的求解方法，是在分析斜井抽油杆柱动态受力与变形的基础上，建立描述包括直井和斜井的抽油杆柱动态行为的波动方程，并利用上文中分段确定阻尼系数的方法，建立相应的数值求解方法，得到更为准确的泵功图，且该方法不仅适用于直井，还适用于斜井，在波动方程求解时适应性更广。

本发明中求解泵功图的方法是，根据地面功图，通过数学模型求得抽油杆柱任意位置处的载荷与位移，乃至泵处的载荷与位移关系(即泵功图)。本发明中建立的波动方程求解数学模型包括描述斜井(或直井)条件下，抽油杆柱动态行为的波动方程及其地面边界条件。即：

其中U(t)为光杆位移；L(t)为光杆载荷。

数学模型波动方程中含有位移对时间t的二阶偏导数和位移对位置s的二阶偏导数，一般来说，解这个波动方程将需要两个初始条件和两个边界条件，然而在该求解模型中，仅仅需要两个边界条件就够了，因为抽油杆的运动是具有周期性，况且，在实际中只需要一个周期解，周期解与初始条件无关，无论把起始位置放到何处，其解均是相同的。因此，也就不需要具体的初始条件。这样，实质上所研究的问题就是一个包括偏微分方程和边界条件的一个边值问题。由于偏微分方程难以求解析解，因此，对该数学模型进行数值求解。差分法就是将微分算子(微分方程)转化为在节点的状态，这种方法称为离散化，即要用差方法求解某个问题，首先需要把自变量区域离散化。具体讲，就是将位置空间(s)和时间空间(t)分割成若干个小区间，如果分割成许多个小矩形，称此小矩形为网格。网格的顶点(s_i，t_j)称为节点。为了将诊断模型化为差分格式，将抽油杆柱离散成若干个单元，并以下标i(i＝0，1，2，…，N)表示每个节点的位置，在时间方面取等步长Δt，以下标j(j＝0，1，2，…M)表示，则u_i，j表示抽油杆柱上第i个节点在时间t_j时的位移。根据差商概念可得：

设E_rA、ρ_rA、A_rA为上部是柱的弹性模量、密度与横截面积；设E_rB、ρ_rB、A_rB为下部杆柱的弹性模量、密度与横截面积。

分别给出上部抽油杆柱(A)和下部抽油杆(B)的波动方程：

式中

ρ′_rA＝ρ_rA-ρ_l；ρ′_rB＝ρ_rB-ρ_l。

杆A与杆B连接点i处应满足如下的连续条件：

力的连续条件也可写成：

根据台劳展开式，u_i-1，j与u_i+1j可以表示为：

或写成为：

通过代换得：

由波动方程及差商概念可得：

两级杆连接点i处的力可用下列两个式子表示：

根据边的连续条件得：

从上式中，可获得u_i+1，j的表达式：

差分格式求解过程：

(1)i＝0，第一层(即地面值)位移由位移传感器测得：

u(s，t)|_S＝0＝u(t)＝u_0，j；

(2)i＝1，第二层可由载荷传感所测得的载荷和地面位移，根据虎克定律获得。由Hooke定律得：

并将导数用差商代替，即：

所以：

(3)i≥2，从第三层起，就得用差分方程计算各节点的位移。但是在用差分方程计算各层的第一个节点位移时，u_i，j-1是不存在的。另外，在计算每一层最后一个节点位移时，u_i，j+1也是不存在的，原因是由于j＝1，2，3，…，n。例如，要计算u_i+1，1需要知道u_i，0，而它是不存在的，要计算u_i+1，n，需要知道u_i，n+1，它也是不存在的。为了解决这个问题，根据周期函数特点，可补充下列关系：u_i，0＝u_i，n；u_i，n+1＝u_i，1，这实际上是波动方程的两个初始条件，这样，就可以通过补格的办法求出全部未知点的位移。

利用差分法求解时，一个很重要的问题就是解的稳定性。差分格式的计算是逐层进行的，计算u_i+1，j时，要用到上两层计算出来的结果u_i-1，j、u_i，j和u_i，j+1，因此，计算误差必然会影响到u_i+1，j的值，从而就要分析这种误差传播情况，如果误差的影响越来越大，以致差分格式的精确解的面貌完全被掩盖，那么这种差分格式称为不稳定的。相反，如果误差的影响是可以控制的，差分格式的解基本上能计算出来，那么，这种差分格式就认为是稳定的。

解的稳定性不仅与差分格式有关，还与Δs和Δt的取值大小有关，这就关系到如何割分抽油杆柱段数和划分一个抽汲周期的时间。对于单级抽油杆柱，其差分格式的稳定条件是：

对于多级复合抽油杆柱，应使得下列条件同时满足，才能保证差分方程解的稳定。即：

和

由Hooke定律可获得任意节点乃至泵处的载荷计算公式：

应变

可用两次一阶向后差商表示：

所以载荷计算公式为：

步骤S103：工况诊断，根据泵功图，利用综合诊断法对泵功图进行工况诊断。精确诊断是精确计量的保证，在抽油井三维波动方程的基础上，完善阻尼系数计算方法，获得高质量的泵功图，将几何特征法、最小二乘法、神经网络法、多元参数诊断法进行有机结合，形成对泵功图的综合诊断法，以提高泵工况的识别率，从而提高工况诊断准确度和计量精度。

(1)几何特征法

如图4为泵功图几何特征示意图所示，常见油井故障泵功图的几何特征主要表现在8个点、2条线和3个面积上，其中，固定凡尔、游动凡尔的开启、关闭点的是判断是决定有效冲程、充满状况的重要指标，依据固定凡尔、游动凡尔的开启、关闭点的相关面积是计算泵阀漏失量的重要依据。

根据泵功图自动识别油井故障的关键在于比较、区分不同故障的泵功图的几何特征的差异。油田常见的各种故障：连抽带喷、固定凡尔卡死(不能打开)、泵严重磨损(不能关闭)、抽油杆断脱、气锁、完全液击、气体影响、供液不足、柱塞脱出工作筒、固定凡尔漏失、游动凡尔漏失、液体或机械摩阻、泵筒弯曲、泵上碰、泵下碰、卡泵、泵工作基本正常，基本可视为典型工作状态的不同组合，如双凡尔漏失可视为固定凡尔漏失与游动凡尔漏失的组合。

通过对泵功图数据进行分析处理，可以确定上述的点线面。定义泵功图的特征参数如下：

S_SO＝x_SO-x_L； S_SC＝x_R-x_SC； S_TO＝x_R-x_TO；

S_TC＝x_TC-x_L； S_P＝x_R-x_L； F_W＝F_S-F_T；

A_MO＝F_w·S_P； A_RUo＝F_w·S_SC； A_RDO＝F_W·S_TO

对于不同的油井故障来说，上述所选特征参数将分别落入不同的变化区间内。假设有m种油井故障，共选取n个用来判别油井故障的判别参数。那么对于第i个故障来说，第i个特征参数的变化范围为(a_ji，b_ji)，那么

就构成n维向量空间中的一个子域；这样，m个故障，便形成了n维向量空间中的m个子集Ω₁，Ω₂，…，Ω_m。

设有一待诊油井，根据有关功图及油井数据，可以计算出上述所选n个特征参数的值{Z(1)，Z(2)，…，Z(n)}，这n个特征参数值构成n维向量空间中的一点P(Z_P(1)，Z_P(2)，…，Z_P(n))。定义特征函数如下

当j＝1～m，i＝1～n，上述m×n个特征值便构成一个m×n的特征矩阵R，

考虑到各个特征参数对不同故障的影响程度的不同，可取一加权因子q_ij，表示第i个特征参数对第j类故障的影响系数，当i＝1～n，j＝1～m取值时，这n×m个加权因子便构成一n×m的加权矩阵Q，

其中，q_ij的取值要满足归一化条件，即

由R、Q可形成如下的评判矩阵D

D是一个m阶方阵。D的对角线上的元素d_jj便表示了第j类故障发生的可能性。数学上可以证明，若P点落入子集Ω_j，则必有d_jj＝1，反之，若d_jj＝1，则P点必然在Ω_j域内。因此，可用d_jj＝1作为判别第j类故障的依据。

根据上述可知，这种新的故障识别方法对Ω₁，Ω₂，…，Ω_m的选取并没有任何限制。它们之间可以相互独立，也可彼此之间相交。这就克服了传统模式识别方法对类与类之间相互独立的要求，从而大大减小基本类别数量的选取。这种识别方法更能适合于油井故障的识别诊断。

(2)最小二乘法

原理是任意两个示功图的“最小二乘相似度”即观察值Y之差的平方和值越小，二者越相似。利用该原理可对多个示功图进行自动识别分类，并将抽油井故障自动诊断和分类。

1)最小二乘相似度示功图自动诊断方法

根据示功图的具体情况，本发明提出把最小二乘相似度作为示功图特征的定量描述参数，其基本定义是：把任意两个示功图的位移均分为n份(通常100左右为宜)，由于示功图的闭合性，在均分的位移点上将对应得到2n份载荷值，计算2n份载荷值对应位置处的载荷差值的平方和，此平方和就是所谓最小二乘相似度。由此可以假设：任意两个示功图的最小二乘相似度的值越小，这二者越相似。由于计算的是离散点的差值和，因此最小二乘相似度是基于统计意义上的一个描述量，此假设也仅在统计意义上成立。利用最小二乘相似度可以进行示功图的完全分类和自动诊断。图5所示为最小二乘法功图自动诊断流程。

2)示功图分类

利用最小二乘相似度可以对油田抽油机井的所有示功图进行有效的整理分类。基本方法是：根据示功图种类的实际情况，设定一个判断分类的阈值，选择该油田所有示功图中任意一个原始标准示功图作为第一类工况的代表，该油田其他所有示功图按顺序依次与原始标准示功图进行比较，计算最小二乘相似度，当该值超过判断阈值时，自动添加为一个新的类别，并把该示功图作为此类工况的示功图模板，然后继续拿未经比较的剩余示功图与已有的两个标准模板示功图分别进行比较，计算得到两个最小二乘相似度，当两个值中的较小值超过判断阀值时，自动添加为一个新的类别，并把该示功图作为此类工况的示功图模板，依次类推，直到完成所有示功图的比较，至此，完成所有示功图的整理分类。

3)示功图诊断：

利用最小二乘相似度对示功图进行诊断的基本思路是：首先建立一套合理的示功图标准模板；然后计算待诊断示功图与各个模板示功图的最小二乘相似度，找出其中相似度值最小的标准模板示功图，并认为待诊断示功图的工况就是该标准模板示功图代表的工况。标准模板示功图可以根据典型的理论示功图建立，还可以根据各油田实际示功图种类自由灵活添加，建立开放性的数据库系统，这样可以大大提高示功图识别范围和准确度。

该方法用于大量现场示功图自动归类和整理，对抽油井生产的宏观管理是极具意义的；与模板示功图相似度高的现场示功图可以完全准确的判断，对相似度不高的示功图也可以给出一个相对合理的判断，而且可以仅通过增加模板优化结论，使该方法灵活性大大增加。该方法既可以对示功图进行分类，还可以方便地诊断单一工况的示功图和各种复杂工况的示功图，从理论上做到了方法的统一，具有很强的适用性。

(3)神经网络法

由于人工神经网络能够反映任意非线性的映射关系，可应用于图形识别，而且具有自组织、自学习及容错特性，根据示功图的形状特征，选择和提取能够最有效反映示功图形状信息的特征不变量，实现快速、准确识别示功图，对复杂工况的诊断有较好的表现。

根据常见故障类型，可以随意设置结点，见表1：

表1神经网络法示功图类型和期望输出对应表

构建好BP神经网络结构以后，通过选择准确的功图，正确的分类，以及足够的样本，对搜集的样本进行训练，从而达到识别功图的要求。

具体步骤为：

模式识别系统由模式转换(预处理器)、信息选择器(特征提取)、识别处理(分类器)组成。

1)数据预处理模块

首先对示功图原始数据点进行归一化处理。

X＝(x-x_min)/(x_max-x_min)；

Y＝(y-y_min)/(y_max-y_min)；

由于示功图点数不一，所以需要对数据点进行规整化，使原始数据点相同。具体做法是：计算示功图的周长，然后平均分成144份，求取每个端点的坐标，共有144个点。这样就把点数不一的示功图，变成都具有144个点的数据集了。

2)示功图的特征提取

首先将示功图分成n×n块。X方向分为n块(x_max-x_min，Y方向分为n块(y_max-y_min。每个方块中如果包含的点数大于一个已经给定的数Z，那么大于Z的这个方块标识为1，反之为0。这样一幅示功图就可以用n×n个0和1的数据来表示，这组数据本文就作为这个示功图的特征值

3)构造神经网络结构

构造的神经网络由三层BP网络组成，输入层代表示功图的特征值，中间层为隐含层，输出层代表示功图的故障分类。

神经网络系统结构的确定和优化，如图6所示。

利用实例训练网络以确定初始网络的隐含层节点数，因为采用三层BP网，所以确定结构的关键在于隐层节点的个数。通常根据具体问题的特点和自己的经验给出。显然，隐层节点数太少，会使网络学习得不到满意的结果，而隐层节点数太多，会使网络学习很慢，并且引起过拟合，使得推广能力变差。

构造一个具有两个输入和一个输出的神经网络，一个输入表示例子的输入节点数；另一个表示例子的输出节点数；一个输出表示例子的隐层节点数。然后，利用得到的实例训练这个网络。把要求解的问题(即待确定隐层节点数的网络)的输入节点数和输出节点数加到这个训练好的网络上，运行网络得到隐层节点数。

(4)多元参数法

虽然示功图能较全面地反应油井的工作状况，但是该方法存在一定的局限性。由于求解泵功图是通过数学手段而获得的，功图的识别和诊断也是通过数学模型而获得，在其建模和计算过程中存在一定的误差，在某些情况下(如稠油井)，诊断结果往往不理想。综合利用抽油机井的示功图、油压、井口温度、电参数等多元数据对抽油机井的工况进行诊断，不仅可对井下系统的问题分析与诊断，还可对地面设备故障如毛辫子断、皮带断等故障进行诊断。

图7为多元参数法工况诊断示意图，通过对油井的功图、压力、温度、电参数、历史数据等多元数据进行数据分析、理论研究，准确地判断抽油机井工况。

根据现场实测生产数据，对大量数据进行统计分析，得出不同工况下各参数的变化值，从而用不同参数的变化值确定相应的工况，并建立多元参数诊断数学模型。

(1)选择基准点

多元参数诊断法实质上是用阈值法来诊断油井的工况，首先需选择基准值。可有三种选择基准值的思路：第一种是选择开机稳定后的参数为基准值；第二种是选择故障前某一时刻点为基准值；第三种是根据经验输入相应的基准值。选取的特征值如表2所示。

表2特征值列表

(2)阈值诊断模型

阈值诊断模型是基于大量现场经验而建立的，其具体模型如下。

1)皮带断

故障表现形式：油井冲次降为零，电流下降，载荷下降后呈一直线，温度、油压逐渐下降。

主要影响因素：皮带断后除了电流不归零，其余的和偷停相同。

阈值模型为上下冲程电流值接近且同时下降，其差值小于某一微小的电流值ε₁，上冲程电流I_u大于固定电流值I_L小于基准值I_ub，下冲程电流I_d大于I_L小于基准值I_db，且冲次CC为零，即|I_u-I_d|＜ε₁，I_L∠I_u∠I_ub，I_L∠I_d∠I_db且CC＝0。

2)毛辫子断

故障表现形式：温度、油压下降，上下冲程电流上升，载荷下降后呈一直线主要影响因素：冲次变大，上冲程电流增加，下冲程电减小，载荷成为一条线

阈值模型为瞬时载荷F_i接近最小载荷F_min，其差值小于某一值ε₂，瞬时载荷为一个固定值F_C，上冲程电流增加率大于某一百分比Z₁，下冲程电流降低率大于某一百分比J₁，即|F_i-F_min|＜ε₂，F_i＝F_C，(I_u-I_ub)/I_ub＞Z₁，(I_d-I_db)/I_db＜J₁。

3)电机缺相

故障表现形式：A相电流下降，B、C电流上升，或者C相电流下降，A、B相电流上升

主要影响因素：A相电流或B相电流或C相电流变化

阈值模型为三相电流(I_A、I_B、I_C)的单相电流小于某一固定值I_L，另外两相电流的增加率大于某一固定值ε₄，即I_A＜I_L，(I_B-I_Bb)/I_Bb＞ε₄且(I_C-I_Cb)/I_Cb＞ε₄，或I_B＜I_L，(I_A-I_Ab)/I_Ab＞ε₄且(I_C-I_Cb)/I_Cb＞ε₄，或I_C＜I_L，(I_B-I_Bb)/I_Bb＞ε₄且(I_A-I_Ab)/I_Ab＞ε₄。

4)井卡

故障表现形式：上下冲次电流突升，载荷异常，井口油压、温度逐渐下降主要影响因素：最大载荷、最小载荷下降，上下冲程电流

阈值模型为最大载荷F_max上升率大于某一值Z₂，最小载荷F_min下降率大于某一值J₂，冲次没有变化，上冲程电流增加率大于Z₃，下冲程电流增加率大于J₃，即(F_max-F_{max b})/F_{max b}＞Z₂，(F_{min b}-F_min)/F_{min b}＞J₂，CC＝CC_b，(I_u-I_ub)/I_ub＞Z₃，(I_d-I_db)/I_db＞J₃。

5)油井停井

故障表现形式：冲次降为零，上下冲程电流突降，瞬时载荷呈一条直线，井口油、套压和温度逐渐下降

主要影响因素：温度、油压下降、最大载荷，最小载荷，冲次降为零，电流变为零

阈值模型为上(下)冲程中任意两点瞬时电流I_u1、I_u2(I_d1、I_d2)的差值大于零且小于某一固定值I_L，冲次降为零，即0∠|I_u1-I_u2|＜I_L，0∠|I_d1-I_d2|＜I_L，CC＝0。

6)抽喷

故障表现形式：三相电流下降，示功图异常，温度和油套压上升

主要影响因素：温度、油压明显上升，最大载荷和电流明显下降

阈值模型为温度上升率大于Z₄，油压上升率大于Z₅，最大载荷下降率大于J₄，即(T-T_b)/T_b＞Z₄，(C-C_b)/C_b＞Z₅，(F_max-F_{max b})/F_{max b}＞J₄。

7)固定凡尔失灵

故障表现形式：井温度、电流、油压下降，载荷变化幅度减小，且靠近最大载荷，示功图有明显固定阀尔漏失特征

主要影响因素：最小载荷上升，下冲程电流上升

阈值模型为最小载荷上升率大于Z₆，下冲程电流下降率大于J₅，即(F_min-F_{min b})/F_{min b}＞Z₆，(I_db-I_d)/I_db＞J₅。

8)游动凡尔失灵

故障表现形式：温度逐渐下降，上冲程电流波动大，示功图偶尔呈现条带状主要影响因素：最大载荷和上冲程电流下降

阈值模型为最大载荷下降率大于J₆，上冲程电流下降率大于J₇，温度下降率小于某一固定值T_L，即(F_{max b}-F_max)/F_{max b}＞J₆，(I_ub-I_u)/I_ub＞J₇，(T-T_b)/T_b＜T_L。

9)上部杆断脱

故障表现形式：电流、温度、油压、载荷均同时下降，示功图明显变窄主要影响因素：最大载荷下降，最小载荷也下降，下冲程电流增加幅度大。

阈值模型为最大载荷F_max小于基准最小载荷F_{max b}，温度下降率大于J₈，冲次大于某一固定值CCL，即F_max＜F_{min b}，(T_b-T)/T_b＞J₈且CC＞CC_L。

10)底部杆断脱阈值模型与游动凡尔失灵类似。

步骤S104：产液量初算，根据工况诊断结果，利用分工况建立的产液量计量模型，计算得到抽油机井的初算产液量。针对不同的工作状态下，泵的力学行为及泵功图上所表现出的典型的几何特征进行具体的分析，然后根据故障特征的差异建立相应的计量模型。主要包括正常工况和故障工况以及一些特殊境况下的产液量计量。

(1)抽油机井正常工况下的液量计量

1)抽油机井理论产液量计算

Q_理论＝1440S_rN_sA_p

式中，Q_理论-理论产液量，m³/d

N_s-抽油机的冲次，min^-1；

S_r-悬点冲程长度，m；

A_p-柱塞横截面积，m²。

2)抽油机井正常工况产液量计算

Q_正常＝Q_理论η_泵

式中，Q_正常：正常工况产液量，m³/d；

η_泵：泵效；

η_泵＝η_冲程η_充满程度η_漏失η_压缩

式中，η_冲程为考虑抽油杆柱和油管柱弹性伸缩后的柱塞冲程S_p与悬点冲程S_r之比；η_充满程度表示进入泵内的液体体积与柱塞让出的泵内体积之比，表示泵的充满程度；η_漏失表示泵漏失对泵效影响的漏失系数；η_压缩为考虑地面原油脱气引起体积收缩对泵效计算的影响。R表示泵内气液比；K表示余隙比；f_w表示含水率；B₀为液体体积系数。

(2)故障工况的液量计量

如图8为故障工况下产液量计量分类建模示意图，保证故障油井计量精度，分工况进行液量计算建模，主要针对各类泵工况进行分类建模求产量代替以往的单一计算模型，每种工况都建立相应的计量模型，从而提高计量精度。

针对供液不足、气体影响、固定凡尔漏失、游动凡尔漏失、上碰泵、下碰泵等常见故障工况分别建立不同的数学模型进行液量计量，各种工况下计算油井井口日产液量如下：

Q₁＝kf₁(s，n，D_p，L_p，GT，μ，R_s，I₁，I₂，I₃，U，cosφ)；

Q₂＝kf₂(s，n，D_p，L_p，GT，μ，R_s，I₁，I₂，I₃，U，cosφ)；

…；

Q_n＝kf_n(s，n，D_p，L_p，GT，μ，R_s，I₁，I₂，I₃，U，cosφ)；

式中：

Q_1，2...n----对应工况下的抽油机井的产液量，m³；

f_1，2...，n----对应工况下产液量计算模型，

s----冲程，m；

n----冲次，r/min；

D_P----泵径，mm；

L_P----杆柱组合，m；

GT----功图数据；

μ----井液粘度，mPa·s；

R_s----生产气液比；

I₁，I₂，I₃----三相电流，A；

U----电压，V；

cosφ----功率因数；

k----流量标定系数，无量纲。

步骤S105：产液量终算，对初算的抽油机井产液量，通过时序分析和系数标定进行校核，最终得到准确的井口地面产液量。

即使根据步骤A1～A4已经计算出一个准确的泵排量，也未必能得到准确的井口产液量，比如油管漏失、泵处和井口流体体积系数的变化、系统误差等都会影响地面产液量的计量精度，因此需要进行地面产液量校核计算。如图9所示，考虑到油管漏失、连抽带喷、系统误差等对产液量计量的影响，引入地面产液量校核方法，通过时序分析和系数标定对初算产液量进行校核，最终得到更加准确的地面产液量。

(1)时序分析方法判断产液量是否异常

根据该井历史产液量数据，利用时序分析方法可以预测该井未来的产液量，当该井初算产液量与预测产液量出现较大差别时，就需要分析产液量产生较大差别的具体原因，如井参基础数据是否有异常改动，是否发生了连抽带喷、油管漏失情况，采集设备如示功仪是否出现漂移等，如果发生了上述情况，就需要进一步核实井参基础数据，或通过系数标定来校核地面产液量。

抽油井的产液量是抽油系统的重要工况指标，但是其变化受到多种因子的制约，并且因子间又保持着极其复杂的关系，因而，运用结构性因果模型对其进行预测，一般难以达到较为理想的预测效果。由于抽油机井的产油量工况指标的序列为非平稳的时间序列，可用ARIMA时序分析模型进行预测。

时间序列是根据时间顺序得到的一系列观测值。时间序列固有的典型特征就是，相邻观测值之间的相互依赖性。产液量工况指标随时间的变化符合时间序列的特征。ARIMA时序分析预测模型的分析过程包括：

1)平稳化检验：产液量指标随时间的变化由于受多种因素影响，其数值随时间的变化波动比较大，没有直观的线性规律，此时其随时间的变化表现为非平稳时间序列的特性；

2)平稳化处理：通过差分的数学方法，使产液量指标随时间的变化呈现某种线性规律；

3)预测：通过模型求解出产液量指标时间序列的预测式，得出预测结果。

(2)系数标定

当油井发生油管漏失、连抽带喷等情况时，油管的漏失量、喷油量通常无法准确获知，这时就需要通过系数标定的方式对功图法初算的产液量进行校核，以得到准确的地面产液量。

单井产液量标定系数：K＝(q_g-q_y)/q_y；

其中K为标定系数，q_g为功图法计算的产液量，q_y为实际产量。将经过标定后的计算产液量作为油井计量产液量，Q＝K·q_g，其中Q为标定后的油井产液量。

本发明还包括一种提高抽油机井示功图量油精度的系统，包括依次连接的示功图处理模块、工况诊断及分类模块、产液量计量模块和产液量校核模块；其中，

功图处理模块，用于实现地面示功图预处理，并通过三维井眼轨迹的处理，分段阻尼系数的确定以及三维波动方程的求解，将地面功图转化为泵功图；

工况诊断及分类模块，用于对抽油机井工况进行精确诊断，并将工况诊断结果分为正常工况和故障工况两类；

产液量计量模块，用于针对不同的工况诊断结果，运用与之相对应的产液量计量模型进行产液量计量；

产液量校核模块，主要通过时序分析、标定系数的手段对产液量进行校核，得到更加准确的抽油机井地面产液量。

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域熟练技术人员应当理解，这些仅是举例说明，可以对本实施方式作出多种变更或修改，而不背离发明的原理和实质，本发明的保护范围仅由所附权利要求书限定。

Claims (4)

1.一种提高抽油机井示功图量油精度的方法，其特征在于，包括以下步骤，

步骤S101：地面示功图预处理，筛选并删除影响产液量计算精度的错误地面示功图；

步骤S102：地面示功图转化，将预处理后的地面示功图转化成泵功图；

步骤S103：工况诊断，根据泵功图，利用综合诊断法对泵功图进行工况诊断；

步骤S104：产液量初算，根据工况诊断结果，利用分工况建立的产液量计量模型，计算得到抽油机井的初算产液量；

具体包括：建立正常工况和故障工况下的产液量计量模型；

正常工况产液量计量模型如下：

Q_正常＝Q_理论η_泵；

式中，Q_正常：正常工况产液量，m³/d；Q_理论-理论产液量，m³/d；η_泵：泵效；

Q_理论由下式确定：Q_理论＝1440S_rN_sA_p；

式中，N_s-抽油机的冲次，min^-1；S_r-悬点冲程长度，m；A_p-柱塞横截面积，m²；

η_泵由下式确定：η_泵＝η_冲程η_充满程度η_漏失η_压缩；

式中，η_冲程为考虑抽油杆柱和油管柱弹性伸缩后的柱塞冲程S_p与悬点冲程S_r之比；η_充满程度表示进入泵内的液体体积与柱塞让出的泵内体积之比，表示泵的充满程度；η_漏失表示泵漏失对泵效影响的漏失系数；η_压缩为考虑地面原油脱气引起体积收缩对泵效计算的影响；R表示泵内气液比；K表示余隙比；f_w表示含水率；B₀为液体体积系数；

故障工况产液量计量模型如下：

Q₁＝kf₁(s，n，D_p，L_p，GT，μ，R_s，I₁，I₂，I₃，U，cosφ)；

Q₂＝kf₂(s，n，D_p，L_p，GT，μ，R_s，I₁，I₂，I₃，U，cosφ)；

…；

Q_n＝kf_n(s，n，D_p，L_p，GT，μ，R_s，I₁，I₂，I₃，U，cosφ)；

式中：Q_1，2...n：对应工况下的抽油机井的产液量，m³；f_1，2...，n：对应工况下产液量计算模型，s：冲程，m；n：冲次，r/min；D_P：泵径，mm；L_P：杆柱组合，m；GT：功图数据；μ：井液粘度，mPa·s；R_s：生产气液比；I₁，I₂，I₃：三相电流，A；U：电压，V；cosφ：功率因数；k：流量标定系数，无量纲；

步骤S105：产液量终算，对初算的抽油机井产液量，通过时序分析和系数标定进行校核，最终得到准确的井口地面产液量；

所述步骤S105中通过时序分析和系数标定进行校核具体指利用ARIMA时序分析模型判断计算出的产液量是否发生异常；通过标定系数的方式对功图法初算的产液量进行校核；

单井产液量标定系数计算方法为：K＝(q_g-q_y)/q_y；

其中K为标定系数，q_g为功图法计算的产液量，q_y为实际产量，将经过标定后的计算产液量作为油井计量产液量，Q＝K·q_g，其中Q为标定后的油井产液量；

所述步骤S105中ARIMA时序分析预测模型的分析过程包括：

1)平稳化检验：产液量指标随时间的变化由于受多种因素影响，其数值随时间的变化波动比较大，没有直观的线性规律，此时其随时间的变化表现为非平稳时间序列的特性；

2)平稳化处理：通过差分的数学方法，使产液量指标随时间的变化呈现某种线性规律；

3)预测：通过模型求解出产液量指标时间序列的预测式，得出预测结果。

2.按照权利要求1所述的一种提高抽油机井示功图量油精度的方法，其特征在于：所述步骤S101中使用最小二乘法对影响计量精度的错误功图数据进行筛选和剔除。

3.按照权利要求1所述的一种提高抽油机井示功图量油精度的方法，其特征在于，所述步骤S102具体包括以下步骤，

步骤S1021：三维井眼轨迹处理，根据测深、井斜角和方位角参数计算抽油机井的三维井眼轨迹；

步骤S1022：分段阻尼系数确定，根据计算得到的三维井眼轨迹，按井深分段计算阻尼系数；

步骤S1023：地面示功图转化泵功图，根据井深分段阻尼系数，通过抽油杆柱波动方程的求解，将地面示功图转化为泵功图。

4.按照权利要求3所述的一种提高抽油机井示功图量油精度的方法，其特征在于：所述步骤S1021中采用最小曲率法计算井眼轨迹参数。

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