CN118008210A - 一种油井维修系统及油井维修方法 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种油井维修系统及油井维修方法，包括：油井井筒数据采集模块、油井井筒数据预处理模块、油井井筒数据特征处理模块、油井井筒数据检测模型训练模块、维修控制模块，采用了油井井筒数据采集模块等技术手段，进而实现了在需要对油井井筒进行检修时，利用声波设备采集井筒的声波数据，然后利用油井井筒数据检测模型对声波数据进行分析，从而能够实现快速判断井筒是否存在漏损，提高了装置的实用性的效果，通过设置刮壁机构，能够实现在对井筒检测时，先对井筒内壁附着的油污进行刮除，保证检测数据的准确性，同时连杆组实现了刮壁杆对不同尺寸的井筒进行清理，同时通过设置维修机构，能够将漏损封堵剂注入到漏损处进行维修。

Description

一种油井维修系统及油井维修方法

技术领域

本申请涉及油井维修技术领域，更具体地说，涉及一种油井维修系统及油井维修方法。

背景技术

油井维修涵盖了一系列的活动，旨在确保油井持续高效、安全地运行。以下是油井维修可能涉及的一些方面：

井口设备维护：这包括维护和检修井口设备，如井口阀、泵设备、输油管道和井口安全装置。确保这些设备正常运行对于油井的安全和生产至关重要。

油井井筒维护：检查和维护油井井筒，包括清理沉积物、修复漏损、维护井筒强度等，以确保井筒的完整性和稳定性。

防喷漏控制：开展防漏、防喷等方面的控制工作，以防止油井意外泄漏或喷发，确保现场安全。

油井储层管理：通过注入适当的化学品或流体，维护油井储层的渗透性，促进原油的提取。

油井维修是一个综合的工作，需要专业的设备、技术和人员，以确保油井能够持续、高效、安全地产出原油。不同类型的油井和工况可能需要不同类型的维修工作。

现有技术公开号为CN208220735U的文献提供一种油井管道的维修装置，该装置通过安装有固定圆形卡箍，固定圆形卡箍可以固定在油井管道上，不仅可以根据管道粗细自动选择，而且便于将维修装置固定在管道上，便于维修破损处，较为实用，适合广泛推广与使用。

上述中的现有技术方案虽然通过现有技术的结构可以实现与有关的有益效果，但是仍存在以下缺陷；该装置在进行使用时，实现了对油管的固定，但是在对油井内的井筒维修时，该装置不便于对井筒内的漏损处进行自动检测并进行维修，导致其实用性较差，

鉴于此，我们提出一种油井维修系统及油井维修方法。

发明内容

1.要解决的技术问题

本申请的目的在于提供一种油井维修系统及油井维修方法，解决了上述背景技术中提出的技术问题，实现了便于对井筒内的漏损处进行自动检测并进行维修的技术效果。

2.技术方案

本申请实施例提供了一种油井维修系统及油井维修方法，包括：油井井筒数据采集模块、油井井筒数据预处理模块、油井井筒数据特征处理模块、油井井筒数据检测模型训练模块、维修控制模块，

油井井筒数据采集模块：所述油井井筒数据采集模块使用声波设备采集模块采集油井井筒内的声波信号；

油井井筒数据预处理模块：所述油井井筒数据预处理模块对采集的声波信号进行预处理，包括降噪、异常值处理等操作；

油井井筒数据特征处理模块：所述油井井筒数据特征处理模块从预处理后的声波信号中提取与油井井筒漏损相关的特征数据，如频率、振幅、波形等；

油井井筒数据检测模型训练模块：所述油井井筒数据检测模型训练模块利用提取的特征和对应的标签(即油井井筒是否漏损)，训练机器学习模型，判断井筒是否存在漏损；

维修控制模块：所述维修控制模块根据漏损情况生成的维修方案进行维修控制设备对漏损处进行维修。

作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述油井井筒数据采集模块使用声波设备采集采集油井井筒内的声波信号，将声波设备安装在油井井筒维修设备上，确保能够采集到井筒内的声波信号。

作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述油井井筒数据预处理模块对采集的声波信号进行预处理，包括降噪、异常值处理等操作，所述降噪：在声波信号的采集过程中，可能会受到各种噪声的干扰，如环境噪声等，通过使用滤波器来降低或消除噪声成分，以提取出更纯净的声波信号；

所述异常值处理：在声波信号的采集过程中，可能会出现一些异常值，如突然的跳变、异常的高值或低值等，为了确保数据的准确性和可靠性，需要通过识别和剔除异常值的方法对这些异常值进行处理。

作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述油井井筒数据特征处理模块从预处理后的声波信号中提取与油井井筒漏损相关的特征数据，如频率、振幅、波形等，所述频率特征：频率是声波信号的一个重要参数，不同频率的声波携带的信息不同，通过对声波信号进行频谱分析，能够识别出与油井井筒漏损相关的特定频率或频段，这些频率或频段能够作为判断井筒状态的特征指标；

所述振幅特征：振幅描述了声波信号的强度或幅度，通过分析信号的振幅，能够了解声波在传播过程中的能量分布，与井筒漏损相关的特定振幅变化能够指示漏损的存在或程度；

所述波形特征：波形描述了声波信号随时间的变化，通过分析声波信号的波形，能够识别出与井筒漏损相关的特定波形特征，这些特征可能包括波形畸变、周期性变化等，它们能够提供关于漏损位置和严重程度的信息。

作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述油井井筒数据检测模型训练模块利用提取的特征和对应的标签(即油井井筒是否漏损)，训练支持向量机的机器学习模型，利用训练好的模型对实时采集的油井数据进行预测，判断油井井筒是否存在漏损。

作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述维修控制模块根据漏损情况生成的维修方案进行维修控制设备对漏损处进行维修，确保油井恢复正常运行状态。

一种油井维修系统及油井维修方法，包括以下步骤：

S1、在油井的使用过程中，需要对其进行定期检修，通过利用声波设备采集采集油井井筒内的声波信号，将声波设备安装在油井井筒维修设备上，确保能够采集到井筒内的声波信号；

S2、利用油井井筒数据预处理模块对采集的声波信号进行预处理，包括降噪、异常值处理等操作，降噪：在声波信号的采集过程中，可能会受到各种噪声的干扰，如环境噪声等，通过使用滤波器来降低或消除噪声成分，以提取出更纯净的声波信号；

异常值处理：在声波信号的采集过程中，可能会出现一些异常值，如突然的跳变、异常的高值或低值等，为了确保数据的准确性和可靠性，需要通过识别和剔除异常值的方法对这些异常值进行处理；

S3、通过油井井筒数据特征处理模块从预处理后的声波信号中提取与油井井筒漏损相关的特征数据，如频率、振幅、波形等，频率特征：频率是声波信号的一个重要参数，不同频率的声波携带的信息不同，通过对声波信号进行频谱分析，能够识别出与油井井筒漏损相关的特定频率或频段，这些频率或频段能够作为判断井筒状态的特征指标；

振幅特征：振幅描述了声波信号的强度或幅度，通过分析信号的振幅，能够了解声波在传播过程中的能量分布，与井筒漏损相关的特定振幅变化能够指示漏损的存在或程度；

波形特征：波形描述了声波信号随时间的变化，通过分析声波信号的波形，能够识别出与井筒漏损相关的特定波形特征，这些特征可能包括波形畸变、周期性变化等，它们能够提供关于漏损位置和严重程度的信息；

S4、然后油井井筒数据检测模型训练模块利用提取的特征和对应的标签(即油井井筒是否漏损)，训练支持向量机的机器学习模型，利用训练好的模型对实时采集的油井数据进行预测，判断油井井筒是否存在漏损；

S5、利用维修控制模块根据漏损情况生成的维修方案进行维修控制设备对漏损处进行维修，确保油井恢复正常运行状态。

3.有益效果

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

1.本申请由于采用了油井井筒数据采集模块等技术手段，所以有效解决了现有技术中的技术问题，进而实现了在需要对油井井筒进行检修时，利用声波设备采集井筒的声波数据，然后利用油井井筒数据检测模型对声波数据进行分析，从而能够实现快速判断井筒是否存在漏损，提高了装置的实用性的效果。

2.本申请通过设置放拉机构，方便将装置对井筒内不同深度进行检测维修，提高了装置的维修范围，同时通过设置支撑机构，方便装置在井筒内稳定移动，保证检测时的稳定性。

3.本申请通过设置刮壁机构，能够实现在对井筒检测时，先对井筒内壁附着的油污进行刮除，保证检测数据的准确性，同时连杆组实现了刮壁杆对不同尺寸的井筒进行清理，同时通过设置维修机构，能够将漏损封堵剂注入到漏损处进行维修。

附图说明

图1为本申请一较佳实施例公开的油井维修系统及油井维修方法的整体结构油井井筒漏损检测流程示意图；

图2为本申请一较佳实施例公开的油井维修系统及油井维修方法的整体结构示意图；

图3为本申请一较佳实施例公开的油井维修系统及油井维修方法的放拉机构结构示意图；

图4为本申请一较佳实施例公开的油井维修系统及油井维修方法的支撑机构结构局部剖视示意图；

图5为本申请一较佳实施例公开的油井维修系统及油井维修方法的部分结构剖视示意图；

图6为本申请一较佳实施例公开的油井维修系统及油井维修方法的设备座及维修机构结构剖视展开示意图；

图7为本申请一较佳实施例公开的油井维修系统及油井维修方法的刮壁机构结构剖视示意图；

图中标号说明：1、移动架；2、放拉机构；3、设备座；4、支撑机构；5、维修机构；6、刮壁机构；201、收线座；202、卷线杆；203、拉绳；204、蜗轮；205、蜗杆；301、空腔；401、电推杆A；402、齿条环；403、齿轮；404、滚轮杆；501、电机A；502、转动座；503、电推杆B；504、橡胶压板；601、电机B；602、电推杆C；603、移动座；604、连杆组；605、刮壁杆；606、电推杆D。

具体实施方式

以下结合说明书附图对本申请作进一步详细说明。

参照图1，一种油井维修系统及油井维修方法，包括：油井井筒数据采集模块、油井井筒数据预处理模块、油井井筒数据特征处理模块、油井井筒数据检测模型训练模块、维修控制模块，

油井井筒数据采集模块：油井井筒数据采集模块使用声波设备采集模块采集油井井筒内的声波信号；

油井井筒数据预处理模块：油井井筒数据预处理模块对采集的声波信号进行预处理，包括降噪、异常值处理等操作；

油井井筒数据特征处理模块：油井井筒数据特征处理模块从预处理后的声波信号中提取与油井井筒漏损相关的特征数据，如频率、振幅、波形等；

油井井筒数据检测模型训练模块：油井井筒数据检测模型训练模块利用提取的特征和对应的标签即油井井筒是否漏损，训练机器学习模型，判断井筒是否存在漏损；

维修控制模块：维修控制模块根据漏损情况生成的维修方案进行维修控制设备对漏损处进行维修。

油井井筒数据采集模块使用声波设备采集采集油井井筒内的声波信号，将声波设备安装在油井井筒维修设备上，确保能够采集到井筒内的声波信号。

油井井筒数据预处理模块对采集的声波信号进行预处理，包括降噪、异常值处理等操作，降噪：在声波信号的采集过程中，可能会受到各种噪声的干扰，如环境噪声等，通过使用滤波器来降低或消除噪声成分，以提取出更纯净的声波信号；

异常值处理：在声波信号的采集过程中，可能会出现一些异常值，如突然的跳变、异常的高值或低值等，为了确保数据的准确性和可靠性，需要通过识别和剔除异常值的方法对这些异常值进行处理。

油井井筒数据特征处理模块从预处理后的声波信号中提取与油井井筒漏损相关的特征数据，如频率、振幅、波形等，频率特征：频率是声波信号的一个重要参数，不同频率的声波携带的信息不同，通过对声波信号进行频谱分析，能够识别出与油井井筒漏损相关的特定频率或频段，这些频率或频段能够作为判断井筒状态的特征指标；

振幅特征：振幅描了声波信号的强度或幅度，通过分析信号的振幅，能够了解声波在传播过程中的能量分布，与井筒漏损相关的特定振幅变化能够指示漏损的存在或程度；

波形特征：波形描了声波信号随时间的变化，通过分析声波信号的波形，能够识别出与井筒漏损相关的特定波形特征，这些特征可能包括波形畸变、周期性变化等，它们能够提供关于漏损位置和严重程度的信息。

油井井筒数据检测模型训练模块利用提取的特征和对应的标签即油井井筒是否漏损，训练支持向量机的机器学习模型，利用训练好的模型对实时采集的油井数据进行预测，判断油井井筒是否存在漏损。

维修控制模块根据漏损情况生成的维修方案进行维修控制设备对漏损处进行维修，确保油井恢复正常运行状态。

一种油井维修系统及油井维修方法，包括以下步骤：

S1、在油井的使用过程中，需要对其进行定期检修，通过利用声波设备采集采集油井井筒内的声波信号，将声波设备安装在油井井筒维修设备上，确保能够采集到井筒内的声波信号；

S2、利用油井井筒数据预处理模块对采集的声波信号进行预处理，包括降噪、异常值处理等操作，降噪：在声波信号的采集过程中，可能会受到各种噪声的干扰，如环境噪声等，通过使用滤波器来降低或消除噪声成分，以提取出更纯净的声波信号；

异常值处理：在声波信号的采集过程中，可能会出现一些异常值，如突然的跳变、异常的高值或低值等，为了确保数据的准确性和可靠性，需要通过识别和剔除异常值的方法对这些异常值进行处理；

S3、通过油井井筒数据特征处理模块从预处理后的声波信号中提取与油井井筒漏损相关的特征数据，如频率、振幅、波形等，频率特征：频率是声波信号的一个重要参数，不同频率的声波携带的信息不同，通过对声波信号进行频谱分析，能够识别出与油井井筒漏损相关的特定频率或频段，这些频率或频段能够作为判断井筒状态的特征指标；

振幅特征：振幅描了声波信号的强度或幅度，通过分析信号的振幅，能够了解声波在传播过程中的能量分布，与井筒漏损相关的特定振幅变化能够指示漏损的存在或程度；

波形特征：波形描了声波信号随时间的变化，通过分析声波信号的波形，能够识别出与井筒漏损相关的特定波形特征，这些特征可能包括波形畸变、周期性变化等，它们能够提供关于漏损位置和严重程度的信息；

S4、然后油井井筒数据检测模型训练模块利用提取的特征和对应的标签即油井井筒是否漏损，训练支持向量机的机器学习模型，利用训练好的模型对实时采集的油井数据进行预测，判断油井井筒是否存在漏损；

S5、利用维修控制模块根据漏损情况生成的维修方案进行维修控制设备对漏损处进行维修，确保油井恢复正常运行状态。

参照图2，一种油井维修系统及油井维修方法，包括移动架1、放拉机构2、设备座3、支撑机构4、维修机构5、刮壁机构6，

移动架1上连接固定设置有放拉机构2，放拉机构2上连接固定设置有设备座3，设备座3上连接固定设置有多个支撑机构4，设备座3内连接固定设置有维修机构5，设备座3内连接固定设置有刮壁机构6。

参照图3，放拉机构2包括收线座201，收线座201内贯穿转动连接设置有卷线杆202，卷线杆202外壁卷绕有拉绳203，拉绳203自由端穿过收线座201与设备座3连接固定设置，卷线杆202外端连接固定设置有蜗轮204，收线座201外壁转动连接设置有蜗杆205，蜗杆205与蜗轮204啮合传动设置。

参照图6，设备座3内连接固定设置有空腔301，设备座3上安装有声波设备。

参照图4，支撑机构4包括电推杆A401，电推杆A401与设备座3连接固定设置，电推杆A401连接固定设置有齿条环402，齿条环402上啮合传动设置有多个齿轮403，齿轮403通过销轴穿过设备座3连接固定设置有滚轮杆404。

参照图6，维修机构5包括电机A501，电机A501输出端连接固定设置有转动座502，转动座502一端与空腔301连通，转动座502位于空腔301内的一端连接固定设置有泵体，转动座502内连接固定设置有电推杆B503，电推杆B503外端连接固定设置有橡胶压板504，橡胶压板504上通过软管与泵体输出端连接。

参照图7，刮壁机构6包括电机B601，电机B601输出端连接固定设置有电推杆C602，电推杆C602连接固定设置有移动座603，移动座603内转动连接设置有两个连杆组604，连杆组604另一端转动连接设置有刮壁杆605，移动座603内转动连接设置有电推杆D606，电推杆D606另一端与其中一个连杆组604转动连接设置。

本申请实施例一种油井维修系统及油井维修方法实施原理为：当需要对油井井筒进行检修时，首先将装置推到井筒上方，然后转动蜗杆205使得蜗轮204连接的卷线杆202转动，使得拉绳203上的设备座3可以落入到井筒内，然后利用电推杆A401带动齿条环402移动，使得齿条环402，会带动齿轮403连接的滚轮杆404转动，支撑在井筒内壁上；

然后利用电推杆C602带动移动座603移出设备座3内，然后利用电推杆D606带动连杆组604，使得连杆组604带动刮壁杆605与井筒内壁接触，然后利用电机B601带动刮壁杆605转动对井筒内壁的油污进行清理；

然后利用声波设备采集采集油井井筒内的声波信号，将声波设备安装在油井井筒维修设备上，确保能够采集到井筒内的声波信号；

利用油井井筒数据预处理模块对采集的声波信号进行预处理，包括降噪、异常值处理等操作，降噪：在声波信号的采集过程中，可能会受到各种噪声的干扰，如环境噪声等，通过使用滤波器来降低或消除噪声成分，以提取出更纯净的声波信号；

异常值处理：在声波信号的采集过程中，可能会出现一些异常值，如突然的跳变、异常的高值或低值等，为了确保数据的准确性和可靠性，需要通过识别和剔除异常值的方法对这些异常值进行处理；

通过油井井筒数据特征处理模块从预处理后的声波信号中提取与油井井筒漏损相关的特征数据，如频率、振幅、波形等，频率特征：频率是声波信号的一个重要参数，不同频率的声波携带的信息不同，通过对声波信号进行频谱分析，能够识别出与油井井筒漏损相关的特定频率或频段，这些频率或频段能够作为判断井筒状态的特征指标；

振幅特征：振幅描了声波信号的强度或幅度，通过分析信号的振幅，能够了解声波在传播过程中的能量分布，与井筒漏损相关的特定振幅变化能够指示漏损的存在或程度；

波形特征：波形描了声波信号随时间的变化，通过分析声波信号的波形，能够识别出与井筒漏损相关的特定波形特征，这些特征可能包括波形畸变、周期性变化等，它们能够提供关于漏损位置和严重程度的信息；

然后油井井筒数据检测模型训练模块利用提取的特征和对应的标签即油井井筒是否漏损，训练支持向量机的机器学习模型，利用训练好的模型对实时采集的油井数据进行预测，判断油井井筒是否存在漏损；

利用维修控制模块根据漏损情况生成的维修方案进行维修控制设备对漏损处进行维修，确保油井恢复正常运行状态；

然后确认漏损处后，利用电机A501带动转动座502转动到合适角度，然后利用电推杆B503带动橡胶压板504压在漏损处，利用泵体将空腔301内的漏损封堵剂通过软管注入到橡胶压板504内侧的漏损处，进行维修。

Claims (7)

1.一种油井维修系统及油井维修方法，包含：油井井筒数据采集模块、油井井筒数据预处理模块、油井井筒数据特征处理模块、油井井筒数据检测模型训练模块、维修控制模块，其特征在于：

油井井筒数据采集模块：所述油井井筒数据采集模块使用声波设备采集模块采集油井井筒内的声波信号；

油井井筒数据预处理模块：所述油井井筒数据预处理模块对采集的声波信号进行预处理，包括降噪、异常值处理等操作；

油井井筒数据特征处理模块：所述油井井筒数据特征处理模块从预处理后的声波信号中提取与油井井筒漏损相关的特征数据，如频率、振幅、波形等；

油井井筒数据检测模型训练模块：所述油井井筒数据检测模型训练模块利用提取的特征和对应的标签，训练机器学习模型，判断井筒是否存在漏损；

维修控制模块：所述维修控制模块根据漏损情况生成的维修方案进行维修控制设备对漏损处进行维修。

2.根据权利要求1所述的油井维修系统及油井维修方法，其特征在于：所述油井井筒数据采集模块使用声波设备采集采集油井井筒内的声波信号，将声波设备安装在油井井筒维修设备上，确保能够采集到井筒内的声波信号。

3.根据权利要求1所述的油井维修系统及油井维修方法，其特征在于：所述油井井筒数据预处理模块对采集的声波信号进行预处理，包括降噪、异常值处理等操作，所述降噪：在声波信号的采集过程中，可能会受到各种噪声的干扰，如环境噪声等，通过使用滤波器来降低或消除噪声成分，以提取出更纯净的声波信号；

所述异常值处理：在声波信号的采集过程中，可能会出现一些异常值，如突然的跳变、异常的高值或低值等，为了确保数据的准确性和可靠性，需要通过识别和剔除异常值的方法对这些异常值进行处理。

4.根据权利要求1所述的油井维修系统及油井维修方法，其特征在于：所述油井井筒数据特征处理模块从预处理后的声波信号中提取与油井井筒漏损相关的特征数据，如频率、振幅、波形等，所述频率特征：频率是声波信号的一个重要参数，不同频率的声波携带的信息不同，通过对声波信号进行频谱分析，能够识别出与油井井筒漏损相关的特定频率或频段，这些频率或频段能够作为判断井筒状态的特征指标；

所述振幅特征：振幅描述了声波信号的强度或幅度，通过分析信号的振幅，能够了解声波在传播过程中的能量分布，与井筒漏损相关的特定振幅变化能够指示漏损的存在或程度；

所述波形特征：波形描述了声波信号随时间的变化，通过分析声波信号的波形，能够识别出与井筒漏损相关的特定波形特征，这些特征可能包括波形畸变、周期性变化等，它们能够提供关于漏损位置和严重程度的信息。

5.根据权利要求1所述的油井维修系统及油井维修方法，其特征在于：所述油井井筒数据检测模型训练模块利用提取的特征和对应的标签，训练支持向量机的机器学习模型，利用训练好的模型对实时采集的油井数据进行预测，判断油井井筒是否存在漏损。

6.根据权利要求1所述的油井维修系统及油井维修方法，其特征在于：所述维修控制模块根据漏损情况生成的维修方案进行维修控制设备对漏损处进行维修，确保油井恢复正常运行状态。

7.一种油井维修系统及油井维修方法，包括以下步骤：

S1、在油井的使用过程中，需要对其进行定期检修，通过利用声波设备采集采集油井井筒内的声波信号，将声波设备安装在油井井筒维修设备上，确保能够采集到井筒内的声波信号；

S2、利用油井井筒数据预处理模块对采集的声波信号进行预处理，包括降噪、异常值处理等操作，降噪：在声波信号的采集过程中，可能会受到各种噪声的干扰，如环境噪声等，通过使用滤波器来降低或消除噪声成分，以提取出更纯净的声波信号；

异常值处理：在声波信号的采集过程中，可能会出现一些异常值，如突然的跳变、异常的高值或低值等，为了确保数据的准确性和可靠性，需要通过识别和剔除异常值的方法对这些异常值进行处理；

S3、通过油井井筒数据特征处理模块从预处理后的声波信号中提取与油井井筒漏损相关的特征数据，如频率、振幅、波形等，频率特征：频率是声波信号的一个重要参数，不同频率的声波携带的信息不同，通过对声波信号进行频谱分析，能够识别出与油井井筒漏损相关的特定频率或频段，这些频率或频段能够作为判断井筒状态的特征指标；

振幅特征：振幅描述了声波信号的强度或幅度，通过分析信号的振幅，能够了解声波在传播过程中的能量分布，与井筒漏损相关的特定振幅变化能够指示漏损的存在或程度；

波形特征：波形描述了声波信号随时间的变化，通过分析声波信号的波形，能够识别出与井筒漏损相关的特定波形特征，这些特征可能包括波形畸变、周期性变化等，它们能够提供关于漏损位置和严重程度的信息；

S4、然后油井井筒数据检测模型训练模块利用提取的特征和对应的标签，训练支持向量机的机器学习模型，利用训练好的模型对实时采集的油井数据进行预测，判断油井井筒是否存在漏损；

S5、利用维修控制模块根据漏损情况生成的维修方案进行维修控制设备对漏损处进行维修，确保油井恢复正常运行状态。