CN1328214A - 一种采油站电功率巡检诊断技术 - Google Patents

Abstract

本发明属石油工业有杆泵装置工况的检测和诊断,采油站抽油井工况巡检系统是利用抽油机光杆载荷变化与电机功率有一定对应关系的原理,在站内测取抽油机功率曲线,然后转换出等效示功图,将实测功率曲线与等效示功图相结合,综合分析判断电机,抽油机、供液等工况的连续实时监测,本发明可提高生产时效,减少测试费用,便于开展油井抽空控制,自动实现科学间抽,减少机－杆－泵磨损,延长检泵周期,节约电能消耗。

Description

一种采油站电功率巡检诊断技术

本发明属石油工业有杆泵装置工况的检测与诊断

用抽油井综合测试仪在井口测试示功图，根据示功图监测有杆泵的工作状况。国内虽对用功率曲线进行有杆泵装置的诊断也作了大量的研究，但多从抽油机和电动机的结构特性入手，研究各环节的转换函数，因需要一系列系统参数，这些参数又难于精确获得，使其应用效果差，难于推广。本技术的发明，是该项领域的的一项重大突破。

本发明目的是在采油站(井)上，通过测试电机功率曲线，监测有杆泵装置工作状况。这样不仅测试方便，节省人力、物力，而且可以实现连续监测和故障实时报警。便于集中测试和自动化管理以及数据上网。

本发明是一种采油站电功率巡检诊断技术，其特点是使用动力仪在采油站井口测试抽油机在不同工况下，抽油系统载荷Y，位移X，电功率N数据，建立抽油机功率载荷转换模型，由此建立样本数据库，以样本数据库为基础，实现用功率曲线诊断有杆泵装置的工作状况；功率诊断技术模型：(1)、X_i(t)，Y_i(t)，N_i(t)i取决于样本空间数目，测试时间t的大小取决于冲次大小，(2)、对样本数据进行傅立叶变换，作出频谱分析 $X_n\left(t\right)=\frac{{\mathrm{\ρ}}_o}{2}+\underset{n=1}{\overset{\stackrel{-}{n}}{\mathrm{\Σ}}}(a_n\cos \mathrm{n\ωt}+b_n\mathrm{Sinn\ωt})$ $Y_n\left(t\right)=\frac{v_o}{2}+\underset{n=1}{\overset{\stackrel{-}{n}}{\mathrm{\Σ}}}(c_n\cos \mathrm{n\ωt}+d_n\mathrm{Sinn\ωt})$ $N_n\left(t\right)=\frac{t_o}{2}+\underset{n=1}{\overset{\stackrel{-}{n}}{\mathrm{\Σ}}}(e_n\cos \mathrm{n\ωt}+f_n\mathrm{Sinn\ωt})$ 其中a_n、b_n、c_n、d_n、e_n、f_n、ρ_o、v_o t_o为傅立叶系数(3)、因抽油系统自身运动规律一定，固有频谱不变对样本数据进行最佳逼近，并遵守能量守衡定律，构造出函数Y(x，n)(4)、应力波在抽油杆中传导附合波动方程 $\frac{{\∂}^{2}y(x,t)}{{\∂t}^2}=a^2\·\frac{{\∂}^{2}y(x,t)}{{\∂x}^2}-c\·\frac{\∂y(x,t)}{\∂t}$ 由此可推导出代表泵工作状况的函数、 $F(x,t)={\mathrm{Ef}}_{\mathrm{\γ}}\{\frac{{\mathrm{\σ}}_0}{2E{f}_{\mathrm{\γ}}}+\underset{n=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}[\frac{{\∂O}_n\left(x\right)}{x}\cos \mathrm{n\ωt}+\frac{{\∂P}_n\left(x\right)}{x}\sin \mathrm{n\ωt}\left]\right\}$ $\mathrm{\μ}(x,t)=\frac{{\mathrm{\σ}}_0}{{2\mathrm{Ef}}_{\mathrm{\γ}}}x+\frac{v_0}{2}+\underset{n=1}{\overset{\stackrel{-}{n}}{\mathrm{\Σ}}}(O_n\left(x\right)\cos \mathrm{n\ωt}+P_n\left(x\right)\mathrm{Sinn\ωt})$ 式中：0_n(x)＝(k_nchβ_nx+δ_nshβx)sina_nx+(μ_nshβ_nx+v_nchβ_nx)cosa_nxP_n(x)＝(k_nshβ_nx+δ_nchβ_nx)cosa_nx-(μ_nchβ_nx+v_nshβ_nx)sina_nx $a_n=\frac{\mathrm{n\ω}}{a\sqrt{2}}\sqrt{1+{\sqrt{1+(c/\mathrm{n\ω})}}^2}\mathrm{\βn}=\frac{\mathrm{n\ω}}{a\sqrt{2}}\sqrt{-1{\sqrt{1+(c/\mathrm{n\ω})}}^2}$ $k_n=\frac{{\mathrm{\σ}}_n{\mathrm{\α}}_n|{\mathrm{\τ}}_n{\mathrm{\β}}_n}{{\mathrm{Ef}}_n\left({{\mathrm{\α}}_n}^2\right|{{\mathrm{\β}}_n}^2)}$ ${\mathrm{\μ}}_n=\frac{{\mathrm{\σ}}_n{\mathrm{\β}}_n-{\mathrm{\τ}}_n{\mathrm{\α}}_n}{E{f}_n({{\mathrm{\α}}_n}^2+{{\mathrm{\β}}_n}^2)}$

电功率巡检诊断技术，其特点是抽油机电源都由采油站上提供，建立一套以计算机即单片机为核心的巡检系统，实时监测站上多口井的工作状况，实现油井实时连续检测，自动化管理系统构成如附图。与现有技术相比，本发明具有如下优点：1、在站上使用一套测试系统可进行多口井的实时监测，对停机、抽油杆断脱、卡泵、抽空、超载等紧急故障及时报警，减少不必要的事故发生，减少产量损失，提高经济效益。用示功图测试诊断有杆泵装置故障的方法无法进行或很难进行实时监测。2、因油井比较分散，现有技术进行测试时，需3-5人，使用一辆车，每天只能测10口井左右。测试需要花费大量的人力物力。本技术实施后，基本上不需要专业测试队伍，仅此一项，中原油田每年就可节约测试费用约1000万元。3、测试示功图时需要卸载，对光杆易造成损伤，甚至导致断脱，本技术弥补了这一不足。4、与现有发表的对功率曲线进行示功图转换的方法相比，本发明不需要知道有杆泵装置结构的众多参数，因采用直接测试法，测试转换精度高，易推广。

详细说明功率曲线图反映了整个有杆泵装置的工作状况，而不象示功图只反映其井下部分的工作状况，所以功率曲线包含的信息更多更广更全面。根据功率曲线进行故障诊断的可能性有两种，一是由功率曲线折算的示功图进行诊断，在计算时要利用已知的函数关系，且考虑平衡参数和抽油机电机的损失。二是根据功率曲线的特点直接诊断。该技术主要采用前者。

在利用该方法时，过去常把抽油机看成四连杆机构，从研究抽油机的简谐运动规律，获得抽油机的冲程百分数，扭矩因数等，从电机的电磁特性、转速特性获得电机有效输出转矩，这需要诸多的装置结构参数如抽油机的前臂长、后臂长平衡块数、平衡块重、电机极数、绕线内阻、传递效率等约三十余参数，这些参数在抽油机电机工作数十年后，很难获得准确值，有些甚至随着时间的变化而变化，给计算带来很大的误差造成功图失真资料可信度差，难以达到实用程度。本发明利用动力仪实测光杆载荷、位移、电机功率，根据能量守衡定律获得由功率折算示功图的已知函数，可以把诸多造成折算误差的因素降到最底限度，从而提高结果的准确性。

通过不断的扩大测试样本的空间，可以象在室内标定其他仪器一样，以新样本代替旧样本，解决了装置性能参数随时间变化而变化对处理结果的影响。

功图是由载荷和位移组成的，油站无法直接测试位移，该技术采用功率曲线相似性原理，从样本库获得位移参数，实践证明是可行的，这也由功率曲线的周期性所决定。

通过对近二百井次实测资料的对比分析，最大载荷误差在2％--5％，图性相似度在95％以上，完全达到实用水平。由于各抽油机电源都由采油站上提供，因而设计一套计算机(单片机)为核心的巡检系统，实时监测站上多口井的工作状况成为可能，实现油井实时连续监测，便于自动化管理。解决了油井分散，需投入大量人力物力，才能完成测试的困难。减少了大量测试费用。

该技术在实施过程中，对调参、检泵、调平衡的井，在措施后应对系统进行标定，建立新的样本数据，以保证测试精度。

实施例：巡检系统设计为：实时检测8口井的电压、电流、以及电功率信号(共24路模拟量)实时处理检测到的数据，进行严重故障判断并报警，对工作基本正常的油井，用电功率曲线进行示功图转换，并进一步判断抽油机及泵的工况。自动实现资料存、取管理。简单的人机界面方便操作者查看数据、曲线、历史资料及随时进行屏幕打印。以上所有功能由系统软件自动协调运行，完全实现实时、自动、连续检测。

信号采集：因为采油计量站配电柜中存在强电干扰，所以检测电压、电流及电功率信号的传感器的输出模拟信号以抗干扰强的电流方式输出。信号采集板前端加隔离电路，以避免非常情况下强电窜入信号通道，而损害信号采集板及主机，确保系统运行安全。从实测的抽油机电机的电压、电流、及电功率曲线的波动情况来看，其最高波动频率一般在1Hz左右，选定信号的采样频率为15Hz。信号采集板上的A/D转换器为12位，可实现1/4096的转换精度。

系统的巡检周期可在大于2分钟的时间内任意设定。巡检周期设定得短时，系统实时性增强，但信号采集占用主机的时间较长，这样将影响主机响应键盘输入及查询资料的速度，且数据量较大。巡检周期设定得长时，将影响到系统的实时性。用户可根据自己现场的需要自己设定巡检周期的大小，并且可以随时调整。系统软件设定信号采集功能模块的运行优先级最高，信号采集程序可中断其他操作。这样就保证了信号采集过程不被键盘操作干扰和信号采集的实时进行。

判断报警：工况判断及报警部分分两步进行。一步是在示功图转换前，直接从电功率及电流曲线上判断出一些特殊的故障，如：停机、断杆、严重卡泵、严重偷电等，并作报警。断杆、严重卡泵及抽油机调参情况下就不再转换出示功图，对严重偷电的情况，将偷电值从电功率曲线上减去，再进行示功图转换，这样可削去由于严重偷电造成的示功图转换误差。第二步是从转换出的示功图上判断工况，并计算泵的充满程度。所用的方法为图形相关法：将转换出的功图曲线与各种工况下的典型功图曲线作矢量相关运算，从中选出相关值最大者即为两功图最相近者，从中可判断出；正常、泵充不满和严重凡尔漏失等情况。

结合现场的实际情况，系统对停机、断杆、严重卡泵等故障作声报警，报警声音维持在一分钟，可人工止闹。同时屏幕上在该井井号下以红色醒目颜色显示报警类型及报警时间，系统并对此作存储，对一般不必紧急处理的判断结果，系统只作屏幕显示，不进行有声报警。为了避免，因偶然因素(如抽油机启动时刻，信号瞬时受干扰，电网非正常波动等)引起的误判，系统对检测到严重事故的情况不马上作报警，而是再连续两次采集，两次判断，根据三次判断的结果，再作出总的判断。

资料管理：在数据管理方面采用分类管理，按实测数据，示功图数据，工作参数数据和日报数据分成4个大类，每类所测及转换得来的数据以日期、时间为标识进行分类存储，这样方便质料查询和管理。数据存储量暂时预定为6个月，如果增大硬盘容量可存储一年的数据量。数据满6个月后，逐月自动清除最早一个月的数据资料。

Claims (2)

1、一种采油站电功率巡检诊断技术，其特点是使用动力仪在采油站井口测试抽油机在不同工况下，抽油系统载荷Y，位移X，电功率

N数据，建立抽油机功率载荷转换模型，由此建立样本数据库，以样本数据库为基础，实现用功率曲线诊断有杆泵装置的工作状况；功率诊断技术模型：(1)、X_i(t)，Y_i(t)，N_i(t)i取决于样本空间数目，测试时间t的大小取决于冲次大小，(2)、对样本数据进行傅立叶变换，作出频谱分析 $X_n\left(t\right)=\frac{{\mathrm{\ρ}}_o}{2}+\underset{n=1}{\overset{\stackrel{-}{n}}{\mathrm{\Σ}}}(a_n\cos \mathrm{n\ωt}+b_n\mathrm{Sinn\ωt})$ $Y_n\left(t\right)=\frac{v_o}{2}+\underset{n=1}{\overset{\stackrel{-}{n}}{\mathrm{\Σ}}}(c_n\cos \mathrm{n\ωt}+d_n\mathrm{Sinn\ωt})$ $N_n\left(t\right)=\frac{t_o}{2}+\underset{n=1}{\overset{\stackrel{-}{n}}{\mathrm{\Σ}}}(e_n\cos \mathrm{n\ωt}+f_n\mathrm{Sinn\ωt})$ 其中a_n、b_n、c_n、d_n、e_n、f_n、ρ_o、v_o t_o为傅立叶系数(3)、因抽油系统自身运动规律一定，固有频谱不变对样本数据进行最佳逼近，并遵守能量守衡定律，构造出函数Y(x，n)(4)、应力波在抽油杆中传导附合波动方程 $\frac{{\∂}^{2}y(x,t)}{{\∂t}^2}=a^2\·\frac{{\∂}^{2}y(x,t)}{{\∂x}^2}-c\·\frac{\∂y(x,t)}{\∂t}$ 由此可推导出代表泵工作状况的函数、 $F(x,t)={\mathrm{Ef}}_{\mathrm{\γ}}\{\frac{{\mathrm{\σ}}_0}{2E{f}_{\mathrm{\γ}}}+\underset{n=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}[\frac{{\∂O}_n\left(x\right)}{x}\cos \mathrm{n\ωt}+\frac{{\∂P}_n\left(x\right)}{x}\sin \mathrm{n\ωt}\left]\right\}$ $\mathrm{\μ}(x,t)=\frac{{\mathrm{\σ}}_0}{{2\mathrm{Ef}}_{\mathrm{\γ}}}x+\frac{v_0}{2}+\underset{n=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(O_n\left(x\right)\cos \mathrm{n\ωt}+P_n\left(x\right)\mathrm{Sinn\ωt})$ 式中：O_n(x)＝(k_nchβ_nx+δ_nshβ_x)sina_nx+(μ_nshβ_nx+v_nchβ_nx)cosa_nxP_n(x)＝(k_nshβ_nx+δ_nchβ_nx)cosa_nx-(μ_nchβ_nx+v_nshβ_nx)sina_nx $a_n=\frac{\mathrm{n\ω}}{a\sqrt{2}}\sqrt{1+{\sqrt{1+(c/\mathrm{n\ω})}}^2}\mathrm{\βn}=\frac{\mathrm{n\ω}}{a\sqrt{2}}\sqrt{-1{\sqrt{1+(c/\mathrm{n\ω})}}^2}$ $\mathrm{kn}=\frac{{\mathrm{\σ}}_n{\mathrm{\α}}_n|{\mathrm{\τ}}_n{\mathrm{\β}}_n}{{\mathrm{Ef}}_n\left({{\mathrm{\α}}_n}^2\right|{{\mathrm{\β}}_n}^2)}$ ${\mathrm{\μ}}_n=\frac{{\mathrm{\σ}}_n{\mathrm{\β}}_n-{\mathrm{\τ}}_n{\mathrm{\α}}_n}{E{f}_n({{\mathrm{\α}}_n}^2+{{\mathrm{\β}}_n}^2)}$

2、根据权利要求1所述的电功率巡检诊断技术，其特点是抽油机电源都由采油站上提供，建立一套以计算机即单片机为核心的巡检系统，实时监测站上多口井的工作状况，实现油井实时连续检测。