CN114200273B - 一种用于潜油电泵在线绝缘监测的故障预测系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及潜油电泵技术领域,具体公开了一种用于潜油电泵在线绝缘监测的故障预测系统。用于解决现有的对潜油电泵绝缘性能预测方式较为单一,且存在极大的不准确性,难以对潜油电泵的绝缘故障进行准确的预测,也无法确保潜油电泵的安全运行的问题,其特征在于包括故障分析预测平台,故障分析预测平台的内部设置有服务器,服务器通讯连接有数据采集单元、云存储单元、负荷定位单元、一级预判单元、二级预判单元、综合预测单元、故障预警单元和显示终端;本发明,实现了对潜油电泵中的各动力电缆的绝缘情况进行准确的预测分析,从而在实现更加高效、准确的对潜油电泵的绝缘故障的预测的同时,也确保了潜油电泵运行的安全性和稳定性。

Description

一种用于潜油电泵在线绝缘监测的故障预测系统
技术领域
本发明涉及潜油电泵技术领域,具体为一种用于潜油电泵在线绝缘监测的故障预测系统。
背景技术
潜油电泵是井下工作的多级离心泵,同油管一起下入井内,地面电源通过变压器、控制屏和动力电缆将电能输送给井下潜油电机,使潜油电机带动多级离心泵旋转,将电能转换成机械能,把油井中的井液举升到地面;
而动力电缆是潜油电泵在作业中最重要组成部分,且动力电缆的绝缘性能好坏直接决定着潜油电泵的绝缘性能的好坏,且还影响潜油电泵的稳定运行,而现有的潜油电泵在运行时,仅仅通过简单的数据监测就对潜油电泵的绝缘性能情况进行预测,其绝缘性能的预测方式存在极大的不准确性,进而难以对潜油电泵的绝缘故障进行准确的预测,也无法确保潜油电泵的安全运行,严重时还会危害到作业人员的人身安全;
为了解决上述缺陷,现提供一种技术方案。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决现有的对潜油电泵绝缘性能预测方式较为单一,且存在极大的不准确性,难以对潜油电泵的绝缘故障进行准确的预测,也无法确保潜油电泵的安全运行的问题,利用符号的标定、直角坐标系的构建以及参照划分的方式,将各动力电缆的负荷状态进行分类规整,并以此为基础通过多种处理方式对不同预测故障类别的动力电缆进行了绝缘性能级别预测分析,利用集合交叉分析和信号输出的方式,将潜油电泵中的动力电缆的绝缘情况进行准确且高效的预测分析,进而也进一步的对潜油电泵的绝缘性能的故障情况进行了明确的预测分析,从而在实现更加高效、准确的对潜油电泵的绝缘故障的预测的同时,也确保了潜油电泵运行的安全性和稳定性,提高了潜油电泵井下作业的效率,而提出一种用于潜油电泵在线绝缘监测的故障预测系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种用于潜油电泵在线绝缘监测的故障预测系统,包括故障分析预测平台,故障分析预测平台的内部设置有服务器,服务器通讯连接有数据采集单元、云存储单元、负荷定位单元、一级预判单元、二级预判单元、综合预测单元、故障预警单元和显示终端;
故障分析预测平台用于对油井作业中的潜油电泵的绝缘故障情况进行预测分析,通过数据采集单元实时采集潜油电泵中的各动力电缆的运转数据信息和外观性能信息,并通过服务器将各动力电缆的运转数据信息和外观性能信息发送至云存储单元进行储存;
负荷定位单元用于调取云存储单元中的运转数据信息进行启动负荷定性分析处理,据此生成一级定性指令和二级定性指令,并将其分别发送至一级预判单元和二级预判单元,通过一级预判单元对接收的一级定性指令执行全数分析处理,据此生成一阶优级预测信号、一阶中级预测信号和一阶次级预测信号,并将其发送至综合预测单元,通过二级预判单元对接收的二级定性指令进行定向分析处理,据此生成二阶优级预测信号、二阶中级预测信号和二阶次级预测信号,并将其发送至综合预测单元;
综合预测单元对接收的各阶类型预测信号进行整合预测分析处理,据此生成绝缘性能优级信号、绝缘性能中级信号和绝缘性能次级信号,并将其发送至故障预警单元,故障预警单元对接收的绝缘性能优级信号、绝缘性能中级信号和绝缘性能次级信号进行故障预警分析处理,并以警示灯、响铃以及文本字样的方式发送至显示终端进行显示输出。
进一步的,运转数据信息用于表示潜油电泵在作业时各动力电缆运行负荷的状态表现的数据信息,且运转数据信息包括初始电流值、运行电流值、运行电压值和运行温度值;
而外观性能信息用于表示潜油电泵在作业中传输介质动力电缆的外观性能表现状态的数据信息,且外观性能信息包括折损量值、投次量值和腐物量值。
进一步的,启动负荷定性分析处理的具体操作步骤如下:
获取潜油电泵启动时的各动力电缆的初始电流值,以动力电缆数i为横坐标,以初始电流值csdi为纵坐标,并据此建立直角坐标系,将各动力电缆的初始电流值依次通过画点的方式绘制在直角坐标系上,并在直角坐标系上设置电流参照上线和电流参照下线;
将处于电流参照上线上及以上的动力电缆标定为超负载运转线路,将处于电流参照上线与电流参照下线之间的动力电缆标定为常规负载运转线路,将处于电流参照下线上及以下的动力电缆标定为低负载运转线路;
将各负载线路类型的电缆进行标号,将超负载运转线路的电缆标号为o,将常规负载运转线路和低负载运转线路的电缆标号为k,并依据标号为o的各动力电缆,据此生成一级定性指令,而依据标号为k的各动力电缆,据此生成二级定性指令。
进一步的,全数分析处理的具体操作步骤如下:
步骤S1:当接收到一级定性指令时,调取潜油电泵中标号为o的各动力电缆的运行电流值、运行电压值和运行温度值,并将其分别代入对应的预设阈值进行比对分析处理,据此生成电流正常信号或电流异常信号、电压正常信号或电压异常信号、温度异常信号或温度正常信号;
步骤S2:同时获取各动力电缆的电流、电压以及温度的判定信号,若同时获取的异常类型信号的数量大于等于2,则生成运转异常信号,而其他情况下,均生成运转正常信号;
步骤S3:设置监测时间阈值,且监测时间阈值为1小时,并将时间阈值以分钟为单位划分为60个实时监测点,分别统计各动力电缆在60个实时监测点监测到的运转信号类型的数量和,并将运转正常信号类型的数量和标定为SL1,将运转异常信号类型的数量和标定为SL2,若满足SL2>SL1时,则生成运转负影响绝缘信号,而其他情况下,均生成运转正影响绝缘信号;
步骤S4:调取潜油电泵中各动力电缆的折损量值、投次量值和腐物量值,并将其进行归一化处理,求得外观性能系数Jue,将外观性能系数Jue与外观参照阈值wyu进行比对分析,据此生成外观负影响绝缘信号和外观正影响绝缘信号;
步骤S5:对步骤S3和步骤S4中两种类型信号进行整合,若同时获取的信号分别为运转正影响绝缘信号和外观正影响绝缘信号时,则生成一阶优级预测信号,若同时获取的信号分别为运转负影响绝缘信号和外观负影响绝缘信号时,则生成一阶次级预测信号,而其他情况下,则均生成一阶中级预测信号。
进一步的,定向分析处理的具体操作步骤如下:
当接收到二级定性指令时,调取潜油电泵中标号为k的各动力电缆的运行温度值和腐物量值,并将其进行归一化处理,求得定向绝缘系数Dix,
将定向绝缘系数Dix代入对应的定性参照阈值Dyu内进行比对分析,若定向绝缘系数Dix大于定性参照阈值Dyu的最大值时,则生成二阶次级预测信号,若定向绝缘系数Dix处于定性参照阈值Dyu之内时,则生成二阶中级预测信号,若定向绝缘系数Dix小于定性参照阈值Dyu的最小值时,则生成二阶优级预测信号。
进一步的,整合预测分析处理的具体操作步骤如下:
将一阶优级预测信号、一阶中级预测信号和一阶次级预测信号分别标定为符号1++、1和1--,将二阶优级预测信号、二阶中级预测信号和二阶次级预测信号分别标定为符号2++、2和2--,并将两类符号进行集合交叉分析;
若满足(1++∪1)∩2或1∩(2++∪2)时,则生成绝缘性能优级信号,若满足1∩2或1++∩2--或1--∩2++时,则生成绝缘性能中级信号,若满足1--∩2--或1∩2--或1--∩2时,则生成绝缘性能次级信号。
进一步的,故障预警分析处理的具体操作步骤如下:
接收到绝缘性能次级信号时,则据此生成一级故障预警信号发送至显示屏,并同时生成红色预警灯和警示响铃进行警示;
当接收到绝缘性能中级信号时,则据此生成二级故障预警信号发送至显示屏,并同时生成黄色预警灯和警示响铃进行警示;
而当接收到绝缘性能优级信号时,不生成任何故障预警信号,但生成绿色预警灯进行明示。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
利用符号的标定、直角坐标系的构建以及参照划分的方式,将各动力电缆的负荷状态进行分类规整,进而实现了对潜油电泵作业中作为动力传输的重要介质的动力电缆进行负荷故障的筛选,并为潜油电泵在线绝缘故障的评判奠定了基础;
依据动力电缆负荷故障筛选类别为基础,通过多种处理方式对不同预测故障类别的动力电缆进行了绝缘性能级别预测分析,利用集合交叉分析和信号输出的方式,将潜油电泵中的动力电缆的绝缘情况进行准确且高效的预测分析,进而也进一步的对潜油电泵的绝缘性能的故障情况进行了明确的预测分析,从而在实现更加高效、准确的对潜油电泵的绝缘故障的预测的同时,也确保了潜油电泵运行的安全性和稳定性,提高了潜油电泵井下作业的效率。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解,下面结合附图对本发明作进一步的说明;
图1为本发明的系统总框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一:如图1所示,一种用于潜油电泵在线绝缘监测的故障预测系统,包括故障分析预测平台,故障分析预测平台的内部设置有服务器,服务器通讯连接有数据采集单元、云存储单元、负荷定位单元、一级预判单元、二级预判单元、综合预测单元、故障预警单元和显示终端;
故障分析预测平台用于对油井作业中的潜油电泵的绝缘故障情况进行预测分析,通过数据采集单元实时采集潜油电泵中的各动力电缆的运转数据信息和外观性能信息,并通过服务器将各动力电缆的运转数据信息和外观性能信息发送至云存储单元进行储存;
运转数据信息包括初始电流值、运行电流值、运行电压值和运行温度值,需要说明的是,运转数据信息用于表示潜油电泵在作业时各动力电缆运行负荷的状态表现的数据信息,其中,初始电流值指的是潜油电泵在初始启动时经过各动力电缆的初始电流大小的数据量值,运行电流值指的是潜油电泵在运行稳定状态下经过各动力电缆的电流大小的数据量值,运行电压值指的是加在各动力电缆两端的电压大小的数据量值;
而运行温度值指的是潜油电泵在运行稳定状态下测得的各动力电缆的最外层温度大小的数据量值,当运行温度值的表现数值越大时,则说明对动力电缆的绝缘性影响越大,因为温度是影响动力电缆绝缘层快速老化的最为致命的因素;
外观性能信息包括折损量值、投次量值和腐物量值,需要说明的是,外观性能信息用于表示潜油电泵在作业中传输介质动力电缆的外观性能表现状态的数据信息,其中,折损量值指的是动力电缆的整体外观的出现破损的面积占外观总面积的百分数,且当折损量值的表现数值越大,则越说明动力电缆的外观损耗程度越大,也进一步说明动力电缆的外观的绝缘性能差;
投次量值指的是动力电缆投入使用的工作时长的数据量值,动力电缆的投次量值的表现数值越大,则越能体现动力电缆绝缘性能差,而腐物量值指的是在潜油电泵井下作业的环境中,会产生一些具有加速动力电缆老化的各腐蚀性气体浓度含量值与各腐蚀性液体浓度含量值之和的数据量值,且腐蚀性气体和腐蚀性液体表示环境中高酸碱度的物质;
负荷定位单元用于调取云存储单元中的运转数据信息进行启动负荷定性分析处理,据此生成一级定性指令和二级定性指令,并将其分别发送至一级预判单元和二级预判单元,通过一级预判单元对接收的一级定性指令执行全数分析处理,据此生成一阶优级预测信号、一阶中级预测信号和一阶次级预测信号,并将其发送至综合预测单元,通过二级预判单元对接收的二级定性指令进行定向分析处理,据此生成二阶优级预测信号、二阶中级预测信号和二阶次级预测信号,并将其发送至综合预测单元;
综合预测单元对接收的各阶类型预测信号进行整合预测分析处理,据此生成绝缘性能优级信号、绝缘性能中级信号和绝缘性能次级信号,并将其发送至故障预警单元,故障预警单元对接收的各类型绝缘性能信号进行故障预警分析处理,并以预警结果以多种方式发送至显示终端进行显示输出。
实施例二:如图1所示,通过负荷定位单元调取云存储单元中储存的运转数据信息,并据此进行启动负荷定性分析处理,具体的操作步骤如下:
获取潜油电泵启动时的各动力电缆的初始电流值,并将其标定为csdi,以动力电缆数i为横坐标,以初始电流值csdi为纵坐标,并据此建立直角坐标系,将各动力电缆的初始电流值依次通过画点的方式绘制在直角坐标系上,并在直角坐标系上设置电流参照上线和电流参照下线;
需要说明的是,i表示潜油电泵中含有的动力电缆数,且i为大于等于1的正整数;
将处于电流参照上线上及以上的动力电缆标定为超负载运转线路,将处于电流参照上线与电流参照下线之间的动力电缆标定为常规负载运转线路,将处于电流参照下线上及以下的动力电缆标定为低负载运转线路;
需要说明的是,电流参照上线用于表示允许通过动力电缆最大的电流值,电流参照下线用于表示能够承担潜油电泵运行的通过动力电缆最小的电流值;
将各负载线路类型的电缆进行标号,将超负载运转线路的电缆标号为o,将常规负载运转线路和低负载运转线路的电缆标号为k,其中,o和k均为大于等于1的正整数,且o+k=i,并依据标号为o的各动力电缆,据此生成一级定性指令,而依据标号为k的各动力电缆,据此生成二级定性指令;
并将生成的一级定性指令和二级定性指令分别发送至一级预判单元和二级预判单元;
当一级预判单元接收到一级定性指令时,并据此执行全数分析处理,具体的操作步骤如下:
步骤S1:当接收到一级定性指令时,调取潜油电泵中标号为o的各动力电缆的运行电流值、运行电压值和运行温度值,并将其分别标定为ydlo、ydao和ywdo,并将其分别代入对应的预设阈值进行比对分析处理,具体的处理过程如下:
分别将运行电流值ydlo、运行电压值ydao和运行温度值ywdo的预设阈值分别标定为符号Yu1、Yu2和Yu3;
当运行电流值ydlo处于预设阈值Yu1之内时,则生成电流正常信号,当运行电流值ydlo处于预设阈值Yu1之外时,则生成电流异常信号;当运行电压值ydao处于预设阈值Yu2之内时,则生成电压正常信号,当运行电压值ydao处于预设阈值Yu2之外时,则生成电压异常信号;当运行温度值ywdo大于预设阈值Yu3的最大值时,则生成温度异常信号,而其他情况下,则均生成温度正常信号;
据此生成电流正常信号或电流异常信号、电压正常信号或电压异常信号、温度异常信号或温度正常信号;
步骤S2:同时获取步骤S1中各动力电缆的电流、电压以及温度的判定信号,若同时获取的异常类型大于等于2,则生成运转异常信号,而其他情况下,均生成运转正常信号;
步骤S3:设置监测时间阈值,且监测时间阈值为1小时,并将时间阈值以分钟为单位划分为60个实时监测点,分别统计各动力电缆在60个实时监测点监测到的运转信号类型的数量和,并将运转正常信号类型的数量和标定为SL1,将运转异常信号类型的数量和标定为SL2,若满足SL2>SL1时,则生成运转负影响绝缘信号,而其他情况下,均生成运转正影响绝缘信号;
步骤S4:调取潜油电泵中各动力电缆的折损量值、投次量值和腐物量值,并将其分别标定为zslo、tclo和fwlo,并将其进行归一化处理,依据公式Jue=e1×zslo+e2×tclo+e3×fwlo,求得外观性能系数Jue,其中,e1、e2和e3分别为折损量值、投次量值和腐物量值的权重因子系数,且e1>e2>e3>0,e1+e2+e3=6.0205,需要说明的是,权重因子系数用于均衡各项数据在公式计算中的占比权重,从而促进计算结果的准确性,而外观性能系数Jue用于表示动力电缆外观的绝缘性能好坏的系数,当外观性能系数Jue的表现数值越大时,则越说明动力电缆的外观绝缘性能越差,反之,则越说明动力电缆的外观绝缘性能越好;
步骤S5:将外观性能系数Jue与外观参照阈值wyu进行比对分析,若外观性能系数Jue大于外观参照阈值wyu的最大值时,则生成外观负影响绝缘信号,而其他情况下,均生成外观正影响绝缘信号,据此生成外观负影响绝缘信号和外观正影响绝缘信号;
步骤S6:对步骤S3和步骤S5中两种类型信号进行整合,若同时获取的信号分别为运转正影响绝缘信号和外观正影响绝缘信号时,则生成一阶优级预测信号,若同时获取的信号分别为运转负影响绝缘信号和外观负影响绝缘信号时,则生成一阶次级预测信号,而其他情况下,则均生成一阶中级预测信号;
步骤S7:并将生成的一阶优级预测信号、一阶中级预测信号和一阶次级预测信号发送至综合预测单元。
实施例三:如图1所示,当二级预判单元接收到二级定性指令时,并据此调取云存储单元中的运行温度值和腐物量值,并据此进行定向分析处理,具体的操作步骤如下:
当接收到二级定性指令时,调取潜油电泵中标号为k的各动力电缆的运行温度值和腐物量值,并将其分别标定为ywdk和fwlk,并将其进行归一化处理,依据公式Dix=f1×ywdk+f2×fwlk,求得定向绝缘系数Dix,其中,f1和f2分别为运行温度值和腐物量值的修正因子系数,且f2>f1>0,且f1+f2=3.012;
需要说明的是,修正因子系数用于修正各项数据在公式计算中的误差权重,从而促进计算结果的准确性;
将定向绝缘系数Dix代入对应的定性参照阈值Dyu内进行比对分析,若定向绝缘系数Dix大于定性参照阈值Dyu的最大值时,则生成二阶次级预测信号,若定向绝缘系数Dix处于定性参照阈值Dyu之内时,则生成二阶中级预测信号,若定向绝缘系数Dix小于定性参照阈值Dyu的最小值时,则生成二阶优级预测信号;
并将生成的二阶优级预测信号、二阶中级预测信号和二阶次级预测信号发送至综合预测单元。
实施例四:如图1所示,当综合预测单元接收到各阶类型预测信号时,并据此进行整合预测分析处理,具体的操作步骤如下:
将一阶优级预测信号、一阶中级预测信号和一阶次级预测信号分别标定为符号1++、1和1--,将二阶优级预测信号、二阶中级预测信号和二阶次级预测信号分别标定为符号2++、2和2--,并将两类符号进行集合交叉分析;
若满足(1++∪1)∩2或1∩(2++∪2)时,则生成绝缘性能优级信号,若满足1∩2或1++∩2--或1--∩2++时,则生成绝缘性能中级信号,若满足1--∩2--或1∩2--或1--∩2时,则生成绝缘性能次级信号;
并将生成的绝缘性能优级信号、绝缘性能中级信号和绝缘性能次级信号发送至故障预警单元;
当故障预警单元接收到各类型绝缘性能信号时,并据此进行故障预警分析处理,具体的操作步骤如下:
当接收到绝缘性能次级信号时,则据此生成一级故障预警信号,并同时生成红色预警灯和警示响铃进行警示;
当接收到绝缘性能中级信号时,则据此生成二级故障预警信号,并同时生成黄色预警灯和警示响铃进行警示;
而当接收到绝缘性能优级信号时,不生成任何故障预警信号,但生成绿色预警灯进行明示;
需要说明的是,当生成一级故障预警信号时,表示当前潜油电泵的绝缘性能处于极大的安全隐患当中,需要立即进行修正,当生成二级故障预警信号时,表示当前潜油电泵的绝缘性能存在一定安全隐患,需要进行高度重视,必要时需要进行修正,而当不生成任何故障预警信号时,表示当前潜油电泵的绝缘性能处于较为安全的状态下,无需做任何处理;
且显示终端包括显示屏、警报灯以及提示响铃。
上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式,公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置;
如公式:Jue=e1×zslo+e2×tclo+e3×fwlo
由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的权重因子系数;将设定的权重因子系数和采集的样本数据代入公式,任意三个公式构成三元一次方程组,将计算得到的系数进行筛选并取均值,得到e1、e2和e3取值分别为0.8301、3.5102和1.6802;
系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值,便于后续比较,关于系数的大小,取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的权重因子系数;只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。
本发明在使用时,通过采集与监测潜油电泵绝缘性能情况相关的各动力电缆的运转数据信息和外观性能信息,并对其进行实时采集分析和暂存处理,利用符号的标定、直角坐标系的构建以及参照划分的方式,将各动力电缆的负荷状态进行分类规整,进而实现了对潜油电泵作业中作为动力传输的重要介质的动力电缆进行负荷故障的筛选,并为潜油电泵在线绝缘故障的评判奠定了基础;
依据动力电缆负荷故障筛选类别为基础,针对一级定性指令的各动力电缆,进行全数分析处理,通过逐一阈值代入分析、数量和比较以及信号整合分析的方式,从而获取预测标号o集合中的各动力电缆的绝缘性能级别情况;
而针对二级定性指令的各动力电缆,通过随机捕捉标号k集合中的任意动力电缆,并据此调取云存储单元的暂存的对应动力电缆的运行温度值和腐物量值进行定向分析处理,利用归一化的处理以及阈值代入比较的方式,将标号k集合的各动力电缆的绝缘性能级别进行高效的预测分析;
利用集合交叉分析和信号输出的方式,将潜油电泵中的动力电缆的绝缘情况进行准确且高效的预测分析,进而也进一步的对潜油电泵的绝缘性能的故障情况进行了明确的预测分析,从而在实现更加高效、准确的对潜油电泵的绝缘故障的预测的同时,也确保了潜油电泵运行的安全性和稳定性,提高了潜油电泵井下作业的效率。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (6)

1.一种用于潜油电泵在线绝缘监测的故障预测系统,包括故障分析预测平台,其特征在于,故障分析预测平台的内部设置有服务器,服务器通讯连接有数据采集单元、云存储单元、负荷定位单元、一级预判单元、二级预判单元、综合预测单元、故障预警单元和显示终端;
故障分析预测平台对油井作业中的潜油电泵的绝缘故障情况进行预测分析,利用数据采集单元实时获取潜油电泵中的各动力电缆的运转数据信息和外观性能信息,并将运转数据信息和外观性能信息上传至云存储单元进行暂存;
利用负荷定位单元通过调取云存储单元中的运转数据信息,并据此进行启动负荷定性分析处理,生成一级定性指令和二级定性指令,并将其分别上传至一级预判单元和二级预判单元,利用一级预判单元对接收的一级定性指令进行全数分析处理,具体的操作步骤如下:
步骤S1:当接收到一级定性指令时,调取潜油电泵中标号为o的各动力电缆的运行电流值ydlo、运行电压值ydao和运行温度值ywdo,并将其分别代入对应的预设阈值进行比对分析处理,据此生成电流正常信号或电流异常信号、电压正常信号或电压异常信号、温度异常信号或温度正常信号;
步骤S2:同时获取各动力电缆的电流、电压以及温度的判定信号,若同时获取的异常类型信号的数量大于等于2,则生成运转异常信号,而其他情况下,均生成运转正常信号;
步骤S3:设置监测时间阈值,且监测时间阈值为1小时,并将时间阈值以分钟为单位划分为60个实时监测点,分别统计各动力电缆在60个实时监测点监测到的运转信号类型的数量和,并将运转正常信号类型的数量和标定为SL1,将运转异常信号类型的数量和标定为SL2,若满足SL2>SL1时,则生成运转负影响绝缘信号,而其他情况下,均生成运转正影响绝缘信号;
步骤S4:调取潜油电泵中各动力电缆的折损量值zslo、投次量值和腐物量值fwlo,并将其进行归一化处理,得到外观性能系数Jue,将外观性能系数Jue与外观参照阈值wyu进行比对分析,据此生成外观负影响绝缘信号和外观正影响绝缘信号;
步骤S5:对步骤S3和步骤S4中两种类型信号进行整合,若同时获取的信号分别为运转正影响绝缘信号和外观正影响绝缘信号时,则生成一阶优级预测信号,若同时获取的信号分别为运转负影响绝缘信号和外观负影响绝缘信号时,则生成一阶次级预测信号,而其他情况下,则均生成一阶中级预测信号,并将生成的一阶优级预测信号、一阶中级预测信号和一阶次级预测信号上传至综合预测单元;
利用二级预判单元对接收的二级定性指令执行定向分析处理,并将生成的二阶优级预测信号、二阶中级预测信号和二阶次级预测信号上传至综合预测单元;
通过综合预测单元对接收的各阶类型预测信号进行整合预测分析处理,据此生成绝缘性能优级信号、绝缘性能中级信号和绝缘性能次级信号,并将其发送至故障预警单元,故障预警单元对接收的各类型绝缘性能信号进行故障预警分析处理,并以预警结果以多种方式发送至显示终端进行显示输出。
2.根据权利要求1所述的一种用于潜油电泵在线绝缘监测的故障预测系统,其特征在于,运转数据信息包括初始电流值、运行电流值、运行电压值和运行温度值,外观性能信息包括折损量值、投次量值和腐物量值。
3.根据权利要求1所述的一种用于潜油电泵在线绝缘监测的故障预测系统,其特征在于,启动负荷定性分析处理的具体操作步骤如下:
捕捉潜油电泵启动时的各动力电缆的初始电流值csdi,以动力电缆数i为横坐标,以初始电流值csdi为纵坐标,并据此建立直角坐标系,将各动力电缆的初始电流值csdi依次通过画点的方式绘制在直角坐标系上,并在直角坐标系上设置电流参照上线和电流参照下线;
将处于电流参照上线上及以上的动力电缆标定为超负载运转线路,将处于电流参照上线与电流参照下线之间的动力电缆标定为常规负载运转线路,将处于电流参照下线上及以下的动力电缆标定为低负载运转线路;
将各负载线路类型的电缆进行标号,将超负载运转线路的电缆标号为o,将常规负载运转线路和低负载运转线路的电缆标号为k,并据此分别生成一级定性指令和二级定性指令。
4.根据权利要求3所述的一种用于潜油电泵在线绝缘监测的故障预测系统,其特征在于,定向分析处理的具体操作步骤如下:
当接收到二级定性指令时,调取潜油电泵中标号为k的各动力电缆的运行温度值ywdk和腐物量值fwlk,并将其进行归一化处理,求得定向绝缘系数Dix;
将定向绝缘系数Dix代入对应的定性参照阈值Dyu内进行比对分析,若定向绝缘系数Dix大于定性参照阈值Dyu的最大值时,则生成二阶次级预测信号,若定向绝缘系数Dix处于定性参照阈值Dyu之内时,则生成二阶中级预测信号,若定向绝缘系数Dix小于定性参照阈值Dyu的最小值时,则生成二阶优级预测信号。
5.根据权利要求1所述的一种用于潜油电泵在线绝缘监测的故障预测系统,其特征在于,整合预测分析处理的具体操作步骤如下:
将一阶优级预测信号、一阶中级预测信号和一阶次级预测信号分别标定为符号1++、1和1--,将二阶优级预测信号、二阶中级预测信号和二阶次级预测信号分别标定为符号2++、2和2--,并将两类符号进行集合交叉分析;
若满足(1++∪1)∩2或1∩(2++∪2)时,则生成绝缘性能优级信号,若满足1∩2或1++∩2--或1--∩2++时,则生成绝缘性能中级信号,若满足1--∩2--或1∩2--或1--∩2时,则生成绝缘性能次级信号。
6.根据权利要求1所述的一种用于潜油电泵在线绝缘监测的故障预测系统,其特征在于,故障预警分析处理的具体操作步骤如下:
当接收到绝缘性能次级信号时,则据此生成一级故障预警信号发送至显示屏,并同时生成红色预警灯和警示响铃进行警示;
当接收到绝缘性能中级信号时,则据此生成二级故障预警信号发送至显示屏,并同时生成黄色预警灯和警示响铃进行警示;
而当接收到绝缘性能优级信号时,不生成任何故障预警信号,但生成绿色预警灯进行明示。
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Denomination of invention: A Fault Prediction System for Online Insulation Monitoring of Electric Submersible Pumps

Effective date of registration: 20230523

Granted publication date: 20220503

Pledgee: Dongying Laishang Rural Bank Co.,Ltd. Financial Port Sub branch

Pledgor: Dongying Woge Aidi Petroleum Technology Co.,Ltd.

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