EP4204660A1 - Computer-implementiertes verfahren zur bestimmung einer betriebseigenschaft einer gestänge-tiefpumpe, analysevorrichtung und pumpsystem hierfür - Google Patents

Computer-implementiertes verfahren zur bestimmung einer betriebseigenschaft einer gestänge-tiefpumpe, analysevorrichtung und pumpsystem hierfür

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Publication number
EP4204660A1
EP4204660A1 EP21786788.6A EP21786788A EP4204660A1 EP 4204660 A1 EP4204660 A1 EP 4204660A1 EP 21786788 A EP21786788 A EP 21786788A EP 4204660 A1 EP4204660 A1 EP 4204660A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
pump
operating
load
curve points
model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
EP21786788.6A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Stefan Gschiel
Helmut Wimmer
Helmut Schnabl
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens Energy Global GmbH and Co KG
Original Assignee
Siemens Energy Global GmbH and Co KG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens Energy Global GmbH and Co KG filed Critical Siemens Energy Global GmbH and Co KG
Publication of EP4204660A1 publication Critical patent/EP4204660A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

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    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
    • E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
    • E21B43/00—Methods or apparatus for obtaining oil, gas, water, soluble or meltable materials or a slurry of minerals from wells
    • E21B43/12—Methods or apparatus for controlling the flow of the obtained fluid to or in wells
    • E21B43/121—Lifting well fluids
    • E21B43/126—Adaptations of down-hole pump systems powered by drives outside the borehole, e.g. by a rotary or oscillating drive
    • E21B43/127—Adaptations of walking-beam pump systems
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
    • E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
    • E21B47/00—Survey of boreholes or wells
    • E21B47/008—Monitoring of down-hole pump systems, e.g. for the detection of "pumped-off" conditions
    • E21B47/009—Monitoring of walking-beam pump systems
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
    • E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
    • E21B2200/00—Special features related to earth drilling for obtaining oil, gas or water
    • E21B2200/22—Fuzzy logic, artificial intelligence, neural networks or the like
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G06N20/20—Ensemble learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/01—Dynamic search techniques; Heuristics; Dynamic trees; Branch-and-bound

Definitions

  • the invention relates to a computer-implemented method for determining an operating characteristic of a rod pump, the pump having a pump head which is connected to a kinematic converter via a rod, and the kinematic converter being operated by a motor is driven and a load-displacement diagram with curve points for the feed pump is determined by means of a detection means by an analysis device and is provided as an operating load-displacement diagram with operating curve points.
  • the invention relates to a computer program, an electronically readable data carrier and a data carrier signal.
  • the invention relates to an analysis device with a memory and a pumping system for determining an operating characteristic of a deep linkage pump.
  • Deep pumps or conveying pumps are used as conveying devices for the extraction of liquids stored underground if the reservoir pressure is not sufficient for them to be able to pump them independently or independently. reach the surface in sufficient quantity. They are mostly used to extract oil. Further areas of application are the pumping of brine and healing waters.
  • linkage pumps which are also called horsehead pumps, nickel donkeys or nickers because of their appearance and their movement.
  • the actual pumping mechanism - a piston with non-return valves - is located in a separate pipe string in the borehole near the oil-bearing layer.
  • the piston is set in a continuous up and down motion by means of a screwable rod from a pump stand located on the ground surface. Movement offset . This is accomplished by what is known as the horse's head. This consists of a circular arc segment arranged as a balancer at the end, to which a pair of steel cables or chains is clamped at the top.
  • the drive is mostly electric. However, if there are sufficient energy-containing gases dissolved in the crude oil, some of these gases can be separated from the conveyed material on site by means of a degasser and fed to a gas motor that drives the pump.
  • the working stroke is 1 to 5 m. Two and a half to twelve strokes per minute are usual.
  • the rod-type deep pump can be used economically up to pumping depths of around 2500 m. Other pump systems are more suitable for greater depths due to the heavy weight of the liquid column to be lifted.
  • the pump type "Mark II" from the Texan manufacturer Lufkin Industries is particularly suitable for high delivery rates from great depths due to its special movement geometry.
  • suction rod which is a steel rod typically between 25 and 30 feet in length and threaded at both ends, used in the oil industry to connect the surface and downhole components of a reciprocating pump installed in an oil well to connect with each other.
  • An extremely valuable tool for analyzing well performance is a well test stand, which measures polished rod stress versus polished rod position.
  • Dynamometers can be used to plot bar position and bar load over time.
  • the load sensing portion of the dynamometer is attached to the polished rod so that the load can be sensed and sent to a recorder.
  • a Companion piece of lifting beam mounted dynamometer captures the position of the polished rod and sends it to the same recorder.
  • the graph produced is called a dynagraph, or more commonly a dynamometer or dynagraph map, and is equivalent to a load-displacement graph.
  • Dynamometer maps taken at the surface can seldom be used directly to record downhole pump operating conditions, as they also reflect all of the forces (static and dynamic) occurring from the pump to the wellhead. However , if a dynamometer is located directly above the pump , the map plotted is a true indicator of pump operation .
  • Gilbert's Dynagraph (a mechanical dynamometer) succeeded in doing this in the 1930s. Bar loads immediately above the pump, plotted as a function of pump position, give Dynagraph maps a name to distinguish them from surface maps.
  • sensors have been used to record the operating conditions of a rod pump, which record the forces acting or the current position (inclination) of the moving beam (English “beam” or “cranck arm”), for example by force sensors, Hall sensors or proximity sensors.
  • the position of the linkage is calculated from this.
  • it is complex to calibrate the respective sensors with one another.
  • imprecise calibration can result in errors that can have an unfavorable effect on the measurement data evaluation.
  • the object of the invention is achieved by a method of the type mentioned at the outset, with the analysis device providing at least one model-load-displacement diagram with respective model curve points in a training mode, which is normalized to a predefined reference variable, and at least two Subsets of the model curve points based on machine learning are recorded as a first and at least a second feature, and the first and the at least one second feature is generated and trained in the form of at least one random forest model with a Kmeans algorithm, and in an operating mode, the operating curve points are normalized to the reference variable and it is checked whether there is a similarity of at least a subset of the operating curve points to the at least one random forest model, and if so, the operating property of the pump is determined from this .
  • model load-path diagrams can be used by other pumps and, for example, a pump that has just been commissioned can be used immediately, ie without prior training with its own operating load-path diagrams.
  • An elliptical Fourier transformation can be used for normalization.
  • Deviations of the operational load-displacement diagram from the load-displacement diagram model can, for example, be recognized as an undesirable operating property of the pump itself.
  • a currently detected pumped medium which is being pumped by the pump, can be identified by comparing it with a corresponding training model that describes precisely this medium.
  • the pump medium is usually a mixture of gas, sand/rock particles, water, oil and sometimes also chemical additives.
  • a development of the invention provides that the at least two random forest models with low correlation are generated by randomly selecting one point from the set of operating curve points and replacing it from the set of operating curve points he follows . This is advantageous because the features are reliably detected, which increases the probability of detection when determining the operating characteristics of the pump.
  • the at least two random forest models with low correlation are generated in that a subset is further taken into account when separating a node in a random forest model.
  • a sequence of the first and the at least one second characteristic within a pumping cycle during operation of the pump is taken into account in the respective random forest model when determining the operating characteristics of the pump.
  • the first or the at least one second feature includes a distance from operating curve points in the operating load-path diagram (DC1-DC5).
  • the distance between operating curve points represents the local velocity and acceleration of the pump.
  • the local acceleration at a respective operating curve point can also be used, which is mathematically determined by the first or second derivation of the curve function for the two axes of the curve can be described .
  • the probability of detection when determining the operating characteristics of the pump can be increased.
  • the motor is operated electrically and a detection means is also provided to detect the power consumption of the motor during its operation, from which the operating properties of the feed pump are determined.
  • the recording of the load-displacement diagram can be simplified, at the same time the accuracy in determining the curve points can be increased and the overall accuracy in determining the operating property can be further improved by the combination with the analysis method mentioned.
  • the measurement curve points and the model curve points between two adjacent points on the respective curves each have distances which on average are at least 50%, preferably at least 80% and particularly preferably at least 95% of the is the largest distance between two adjacent points of the respective curve.
  • Distance deviations of up to 20% of a respective distance between two consecutive points can be regarded as equidistant distances of the curve points.
  • the sequence of the curve points results, for example, when they are recorded.
  • singularities of curve points for the load-displacement diagram can be reduced, as a result of which the reference point can be determined more stably and precisely, and the accuracy in determining the operating property can be further improved.
  • the object according to the invention is achieved by a computer program comprising commands which, when they are executed by a computer, cause the computer to carry out the method according to the invention.
  • the object according to the invention is achieved by an electronically readable data carrier with readable control information stored thereon, which comprises at least the computer program according to the invention and is designed in such a way that they carry out the method according to the invention when using the data carrier in a computing device.
  • the object according to the invention is achieved by a data carrier signal which transmits the computer program according to the invention.
  • the object according to the invention is also achieved by an analysis device with a memory of the type mentioned at the outset, which is set up to analyze a provided operating-load-path diagram using the method according to the invention and to determine the operating properties from it.
  • the analysis device has two operating modes, namely a training mode and an operating mode.
  • the training mode is used to generate and train a load-displacement diagram model of the pump, with separate load-displacement diagram models being able to be trained for a number of operating modes of the pump in order to recognize these modes accordingly.
  • the training mode is run through at the beginning of the operation of the pump system in order to make one or more load-displacement diagram models based on "machine learning” (ML) available for the subsequent operating mode, in which the ongoing operation of the Pumping system can be continuously monitored by the analysis device.
  • ML machine learning
  • the operating mode is used to compare a currently recorded data set in the form of measuring points recorded by a recording means, for example with a selected load-displacement diagram model and, if there is agreement with the load-displacement diagram model, the operating mode assigned to this model to recognize .
  • a change in the recognized operational property can provide an indication of a further parameter for the operational property.
  • a sequence of changes in recognized operating media can provide information as to whether there is material inhomogeneity in the medium.
  • the object according to the invention is also achieved by a pump system of the type mentioned at the outset, the pump having a pump head which is connected to a kinematic converter via a linkage, and the kinematic converter is driven by a motor during operation, and a detection means which is set up to record and provide a load-travel diagram of the pump with curve points, and the analysis device according to the invention with a memory, which is set up to determine the operating property from the provided operation-load-travel diagram .
  • Fig. 1 an exemplary embodiment of a system according to the invention with a rod pump
  • Fig. 2 an exemplary embodiment for a pump head of a rod deep pump
  • FIG. 3 an exemplary embodiment of a flowchart of a method for determining a load-path diagram from the power consumption of an electrically operated pump motor
  • Fig. 4 a first exemplary embodiment for a load-displacement diagram
  • Fig. 7 shows a chronological representation of a current profile of an electric drive motor for a rod submersible pump
  • Fig. 1 shows an exemplary embodiment of a pumping system 100 according to the invention with a rod pump 1 of the sucker-rod pump type.
  • the pump system 100 includes a pump head 110 which is connected to a kinematic converter 120 via a linkage 5 , 10 .
  • the linkage 5, 10 forms what is known as a "rod cord” and runs through a wellhead 6, to which a flow line 7 for draining off a conveyed medium 14 is connected.
  • a casing 8 adjoins the wellhead 6, in which a tube 9 runs, which carries the rod assembly 5 or 10 leads .
  • the pump head 110 which contains a piston 11 in a barrel 12 , is fastened to the lower end of the linkage 10 . A movement of the piston 11 causes the delivery medium 14 to be pumped out.
  • the casing 8 is formed in a borehole 13 .
  • the kinematic converter 120 is driven, for example, by a drive machine in the form of an electric motor 3 via a reduction gear 4 .
  • Converter 120 may additionally include a hydraulic booster.
  • the mechanical connection of the kinematic converter 120 takes place via a moving beam 2, but can vary depending on the type of pump used.
  • the kinematic converter 120 converts a rotary movement of the motor 3 into a linear movement of the linkage 5 , 10 .
  • the properties of the kinematic converter 120 can be described, for example, via leverage and translations, as well as via the electrical drive power and moving masses. It should be noted here that the position of a centrifugal mass along a rotational movement and the corresponding action of force on the linkage 10 is related in terms of time, which is referred to as the reference phase angle. For a particular pump assembly, a reference phase angle can be determined using the kinematic principles of mechanics, as known to those skilled in the art.
  • a detection means 110 is provided, which is set up to detect the current consumption and the operating voltage of the individual phases of the motor 3 during its operation. This can be done, for example, using an ammeter or voltmeter, which records discrete measuring points with current or voltage values in particular with high temporal resolution.
  • the effective power consumption and the apparent power consumption can be determined from the recorded current and operating voltage values.
  • an analysis or computing device 140 with a memory 150 is provided, which is set up to carry out the method according to the invention with the aid of the detection means 130 .
  • a reference phase angle for the kinematics converter 120 can be determined using the properties of the kinematics converter 120 and the power consumption 72 of the motor 3, which defines the relationship between the maximum 83 of the power consumption 72 and the maximum of the on the linkage of the Deep pump 1 describes the acting force, can be determined. It is also known to those skilled in the art how a torque curve can be determined from the power consumption 72 of the motor 3 using the properties of the kinematic converter 120 .
  • the recording means 130 is set up to record an operating-load-path diagram of the pump 1 with curve points and to provide it to the computing or analysis device 140 with the memory 150 .
  • the analysis device 140 is set up to analyze the provided operating-load-path diagram using the method according to the invention and to determine the operating property from it.
  • the method according to the invention can be implemented as a computer program that includes instructions which, when they are executed by a computer 140, cause the latter to carry out the method according to the invention.
  • the method according to the invention can be available as an electronically readable data carrier with readable control information stored thereon, which comprises at least the computer program according to the invention and is designed in such a way that they carry out the method according to the invention when using the data carrier in a computing device 140 .
  • the method according to the invention can also be available as a data carrier signal which transmits the computer program according to the invention.
  • Fig. 2 shows another, more detailed example of a pump head 111 according to the prior art.
  • the rod cord or the linkage 10 is shown in FIG. 1 driven and set in an up and down linear movement.
  • a cover tube 15 with vertical grooves is arranged in the borehole 13 and guides a rotating tube 18 with spiral grooves inside the cover tube 15 via a holding device 16 and a self-aligning bearing 17 .
  • a pickup tube 19 is connected via a wing nut 20 to a piston assembly 21 located in a pump liner 22 .
  • a calibrated rod 23 is connected to the linkage 10 via a pin 24 and a retainer 25 which drives the piston assembly through linear motion.
  • Fig. 3 shows an exemplary embodiment of a flow chart of a method for determining a load-displacement diagram from the power consumption of an electrically operated pump motor with the following steps: a) detecting the current consumption and the operating voltage of the motor 3 with a sampling frequency over at least one pump cycle, which j four operating phases of the deep pump 1 can be assigned in each case, in the form of discrete measuring points with current values, and from this determination of the power consumption 72 of the motor 3 with power values, b) determination for a pumping cycle of a period 85 and a maximum 82 of the power consumption 72, which corresponds to the torque -Maximum corresponds to the deep pump 1, c) determining a reference phase angle for the kinematic converter 120 using the properties of the kinematic converter 120 and the power consumption of the motor 3, which determines the relationship between the maximum 82 of the power consumption and the maximum of the linkage the deep pump 1 describes the acting force, d) determining a torque curve from the power consumption of the motor 3 using the properties of the
  • the power values can be determined by the product of the discrete current values and the operating voltage.
  • the period duration 85 can be determined, for example, with the aid of an approximated polynomial 80 through the power values of the measuring points.
  • the period duration 85 can, for example, also be determined with the aid of a polynomial 80, which takes into account statistical mean values of the power values of the respective measuring points over at least five, preferably at least ten, particularly preferably at least fifty pump cycles for support points of the polynomial.
  • a reference value 81 can be determined for the measurement points, at which there is a maximum for the change in the respective power value between two measurement points directly following one another, and the period duration 85 is determined with the aid of the reference value 81 .
  • the operating characteristics of the delivery pump 1 can be determined using a load-path diagram 30, 50, 54, 57, 60-65, which is determined from the torque curve determined in step d) using the determined in step b). Period duration and the reference phase angle determined in step c) is determined.
  • the reference phase angle can be determined with respect to the absolute maximum of the power values of the measurement points within a pump cycle.
  • Fig. 4 to fig. 6 show examples of load-displacement diagrams, which are frequently used to determine the operating characteristics of rod-end pumps.
  • FIG. 4 shows a load-displacement diagram 30 .
  • the x-axis is the polished rod position 31 and the y-axis is the polished rod load 32 .
  • a lowest point of the pump stroke 33 and a highest point of the pump stroke 34 can be seen.
  • PPRI tip of the polished rod 35
  • a map 36 of the polished rod for zero pumping velocity is drawn in dashed lines.
  • a pump speed polished rod map 37 is greater than zero.
  • a minimum polished rod 38 load (MPRL) is shown.
  • a gross piston load 39 can also be read off.
  • a weight of the rods in the fluid 40 can be determined, as well as forces 41 and 42, and a pump stroke or Pump way 43 .
  • Fig. 5 shows load-displacement diagrams 50 with rod load at the desired value as a function of the load 32 of the polished rod over the respective position 31 of the polished rod.
  • a load-travel diagram 51 shows operation at full pump output.
  • a load-displacement diagram 52 shows operation when the conveying medium has been pumped dry.
  • a respective desired value 53 can be seen.
  • load-displacement diagrams 54 are shown with rod load during a change in operation as a function of the load 32 of the polished rod over the respective position 31 of the polished rod, with the respective angles 55, 56 being readable.
  • load-displacement diagrams 57 with rod load are shown with the respective mechanical work of the rods.
  • Diagram 60 shows load-displacement diagrams in normal operation.
  • Diagram 61 shows load-displacement diagrams for a fluid bearing.
  • Diagram 62 shows load-displacement diagrams for exposure to gas in the underground storage facility.
  • Diagram 63 shows a load-displacement diagram for a stuck piston.
  • Diagram 64 shows the load-travel diagram in the event of a leak through a stationary valve.
  • a diagram 65 shows a load-travel diagram in the event of a leak through a moving valve.
  • the operating characteristics of the pump 1 can be determined by the analysis device 140 from such load-displacement diagrams.
  • the analysis device 140 is provided with at least one model-load-displacement diagram with respective model curve points in a training mode.
  • the model load-displacement diagram is then normalized to a predefined reference value by adjusting and standardizing the value ranges.
  • At least two subsets of the model curve points are then recorded on the basis of machine learning as a first and at least a second feature.
  • a feature can be, for example, a specific curve shape or the position of curve points in the load-displacement diagram, distances or changes in distance between individual curve points in the load-displacement diagram.
  • the first and the at least one second feature are used to generate and train at least one random forest model with the aid of a kmeans algorithm.
  • the analysis device 140 normalizes the operating curve points to the reference variable.
  • the analysis device 140 checks whether there is a similarity of at least a subset of the operating curve points to the at least one random forest model.
  • the operating characteristics of the pump 1 are determined therefrom.
  • at least two random forest models can be formed, which have a low correlation to one another.
  • the at least two random forest models with low correlation can be generated by randomly selecting one point from the set of operating curve points and replacing it from the set of operating curve points.
  • the at least two random forest models with low correlation can be generated in that a subset is further taken into account when splitting a node in a random forest model.
  • a sequence of the first and the at least one second feature within a pump cycle during operation of the pump 1 can be taken into account in the respective random forest model when determining the operating characteristics of the pump 1 .
  • Fig. 7 shows an example of a time representation of a power curve of an electric drive motor for a rod pump, which was determined from the power consumption and operating voltage of the motor 3 .
  • the representation has a time axis 70 and an axis 71 for the amplitude of the current or power consumption on .
  • a power consumption 72 is shown for which a zero point or zero axis 80 and a polynomial for average power consumption 81 can be determined.
  • a maximum value of the average power consumption 82 and zero crossings of the average power consumption 83 , 84 can be determined for the polynomial 80 .
  • a period 85 of the averaged power consumption can be determined for the polynomial 80 . From this, a phase angle 86 of the averaged power consumption can be determined, which describes the relationship between the rotational movement of the motor 3 and the linkage 10 of the pump 1 .
  • a corresponding load-displacement diagram can be determined from the determined values, in order to derive the operating properties of the deep-acting rod pump 1 in a simple manner.
  • the desired operating characteristics of the rod pump 1 can be defined by one or more corresponding load-displacement diagrams in the sense of "target values", which are generated and trained in a training mode as a model based on machine learning load-displacement diagrams of other pumps can also be used.
  • a question about the gas content in an oil-water-gas mixture at a well can be answered by creating and training a training model for a known mixture.
  • This training model serves as a reference to an operating load-displacement diagram. Deviations in the operational load-displacement diagram from the training model can be recognized as an undesirable operational property.
  • a load-displacement diagram model with model curve points is generated and trained by the analysis device 140 on the basis of machine learning.
  • a reference point check can be carried out using the following steps:
  • At least two predefined analysis areas which at least partially include the model curve points, can then be determined in the load-displacement diagram model.
  • a reference point can then be determined from the model curve points for at least one area of the analysis areas, which, for example, corresponds to the geometric center of gravity of the curve points of the respective area or the area formed by the curve points and the area boundaries, for example the diagram axes.
  • the analysis device 140 can check for the operating load-path diagram whether the at least one reference point determined in the training mode is enclosed within the area enclosed by the operating curve points.
  • the operating characteristics of the delivery pump 1 can be determined from the reference point identified as "trapped".
  • Fig. 8 shows an example of an operating load path diagram DC1 with curve points.
  • regions Q1-Q2 are shown in the form of quadrants, defined by a value 2 for path 31 and a value 0. 5 for the load 32 are separated.
  • the areas can, for example, directly adjoin one another, so that there are no areas with curve points enclosed therein that are not assigned to reference points.
  • areas can also be excluded, for example to prevent areas with frequently error-prone curve points from being deliberately excluded in order to achieve an improvement in stability when determining the operating properties of the pump.
  • area boundaries can also overlap, so that a curve point can be assigned to several areas.
  • the measurement curve points and the model curve points between two adjacent points on the respective curves can each have distances which on average are at least 50%, preferably at least 80% and particularly preferably at least 95% of the largest distance between two adjacent points of the respective curve is .
  • Fig. 9 shows an example of an operating load path diagram DC2 with curve points.
  • a centroid point C21-C24 is drawn in for each of four areas, analogously to the previous figure, which corresponds to the geometric focus of the curve points of the respective area or the area formed by the curve points and the area boundaries, for example the diagram axes.
  • the areas at least partially overlap one another in order to better define a reference point of the area if, for example, there are too few curve points in an area. Furthermore, for example, at least one area can be defined for which it is provided that no included curve point is taken into account in the subsequent test.
  • post-processing By means of a centroid-based post-processing (“post-processing”), the recognition of operating characteristics can be carried out in a particularly accurate manner and the recognition rate when determining the operating characteristic can be further improved.
  • an iterative test can also be provided by using the method according to the invention, in order to gradually substantiate certain suspicions regarding a suspected operating characteristic by adapting the criteria with regard to the training model.
  • the accuracy requirements can be successively increased by increasing reference points in the respective subsequent training model, or alternative reference points are examined in order to draw further conclusions for the operational property to be examined, for example by means of a combination of two different training models.
  • Fig. 10 shows an example of an operating load path diagram DC3 with curve points.
  • centroid point C31-C34 is drawn in for each of four areas, which corresponds to the geometric center of gravity of the curve points of the respective area.
  • Fig. 11 shows an example of an operating load-path diagram DC4 with curve points.
  • eight ranges are shown, defined by a value of 2 for path 31 and a value greater than or less than 0. 5 for the load 32 are separated, where for the value 0 . 5 two further areas are provided on the load axis 32 .
  • a centroid point C41-C48 is drawn in for each of the eight areas, which corresponds to the geometric focus of the curve points of the respective area.
  • Fig. 12 shows an example of an operating load path diagram DC5 with curve points.
  • centroid point C51-C58 is drawn in for each of eight areas, which corresponds to the geometric center of gravity of the curve points of the respective area.
  • Rods Load-displacement diagram in normal operation Load-displacement diagram for a fluid bearing Load-displacement diagram under the influence of gas Load-displacement diagram for a stuck piston Load-displacement diagram for a leak through a stationary valve Load path diagram in the event of a leak through a moving valve
  • Time axis Axis for the amplitude of the current or Power consumption Power consumption selected zero point or .

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Abstract

Computer-implementiertes Verfahren zur Bestimmung einer Betriebseigenschaft einer Gestänge-Tiefpumpe (1), wobei die Pumpe (1) einen Pump-Kopf (110, 111) aufweist, welcher über ein Gestänge (5, 10) mit einem Kinematik-Wandler (120) verbunden ist, und der Kinematik-Wandler (120) im Betrieb von einem Motor (3) angetrieben wird und ein Last-Weg-Diagramm mit Kurvenpunkten für die Pumpe (1) mithilfe eines Erfassungsmittels (130) von einer Analysevorrichtung (140) ermittelt und als Betriebs-Last-Weg-Diagramm (DC1-DC5) mit Betriebs-Kurvenpunkten bereitgestellt wird, wobei von der Analysevorrichtung (140) in einem Trainings-Modus zumindest ein Modell-Last-Weg-Diagramm mit jeweiligen Modell-Kurvenpunkten bereitgestellt wird, welches auf eine vordefinierte Bezugsgröße normiert wird, und zumindest zwei Teilmengen der Modell-Kurvenpunkte auf Basis maschinellen Lernens als ein erstes und zumindest ein zweites Merkmal erfasst werden, und das erste und das zumindest eine zweite Merkmal in Form zumindest eines Random-Forest-Modells mit einem Kmeans-Algorithmus erzeugt und trainiert wird, und in einem Betriebs-Modus die Betriebs-Kurvenpunkte auf die Bezugsgröße normiert werden und geprüft wird, ob eine Ähnlichkeit zumindest einer Teilmenge der Betriebs-Kurvenpunkte zu dem zumindest einen Random-Forest-Modell vorliegt, und falls zutreffend, die Betriebseigenschaft der Pumpe (1) daraus bestimmt wird.

Description

Beschreibung
Computer-implementiertes Verfahren zur Bestimmung einer Betriebseigenschaft einer Gestänge-Tiefpumpe , Analysevorrichtung und Pumpsystem hierfür
Die Erfindung betri f ft ein computer-implementiertes Verfahren zur Bestimmung einer Betriebseigenschaft einer Gestänge- Tiefpumpe , wobei die Pumpe einen Pump-Kopf aufweist , welcher über ein Gestänge mit einem Kinematik-Wandler verbunden ist , und der Kinematik-Wandler im Betrieb von einem Motor angetrieben wird und ein Last-Weg-Diagramm mit Kurvenpunkten für die Förder-Pumpe mithil fe eines Erfassungsmittels von einer Analysevorrichtung ermittelt und als Betriebs-Last-Weg- Diagramm mit Betriebs-Kurvenpunkten bereitgestellt wird .
Ferner betri f ft die Erfindung ein Computerprogramm, einen elektronisch lesbaren Datenträger und ein Datenträgersignal .
Außerdem betri f ft die Erfindung eine Analysevorrichtung mit einem Speicher und ein Pumpsystem zur Bestimmung einer Betriebseigenschaft einer Gestänge-Tiefpumpe .
Tiefpumpen oder Förderpumpen werden als Fördereinrichtungen zur Gewinnung von unterirdisch lagernden Flüssigkeiten eingesetzt , wenn der Lagerstättendruck nicht ausreicht , dass sie selbständig bzw . in ausreichender Menge an die Oberfläche gelangen . Zumeist wird mit ihnen Erdöl gefördert . Weitere Einsatzgebiete sind die Förderung von Sole und Heilwässern .
Das Bild der meisten Öl felder wird von Gestänge-Tiefpumpen geprägt , die wegen ihres Aussehens und ihrer Bewegung auch Pferdekopfpumpen, Nickesel oder Nicker genannt werden . Dabei befindet sich der eigentliche Pumpmechanismus - ein Kolben mit Rückschlagventilen - in einem eigenen Rohrstrang im Bohrloch nahe der öl führenden Schicht . Der Kolben wird mittels einer verschraubbaren Stange von einem an der Erdoberfläche befindlichen Pumpenbock in eine kontinuierliche Auf- und Ab- bewegung versetzt . Dies wird durch den sogenannten Pferdekopf bewerkstelligt . Dieser besteht aus einem am Ende eines als Balancier angeordneten Kreisbogensegments , an dem ein Stahlseil- oder Kettenpaar oben angeklemmt ist .
Der Antrieb erfolgt zumeist elektrisch . Beim Vorhandensein von ausreichend im Erdöl gelösten energiehaltigen Gasen kann j edoch ein Teil dieser Gase an Ort und Stelle mittels eines Degasers vom Fördergut abgetrennt und einem Gasmotor, der die Pumpe antreibt , zugeführt werden .
Je nach Pumpenbauart und -große beträgt der Arbeitshub 1 bis 5 m . Pro Minute sind zweieinhalb bis zwöl f Hübe üblich . Die Gestänge-Tiefpumpe kann bis zu Fördertiefen von etwa 2500 m wirtschaftlich eingesetzt werden . Für größere Tiefen sind aufgrund des großen Gewichts der zu hebenden Flüssigkeitssäule andere Pumpensysteme besser geeignet .
Der Pumpentyp „Mark I I" des texanischen Herstellers Lufkin Industries eignet sich durch seine spezielle Bewegungsgeometrie besonders für hohe Förderraten aus großen Tiefen .
Der Pumpentyp „Sucker Rod" weist eine Saugstange auf , das heißt eine Stahlstange mit einer typischen Länge zwischen 25 und 30 Fuß und einem Gewinde an beiden Enden, die in der Ölindustrie verwendet wird, um die Oberflächen- und Bohrlochkomponenten einer in einer Ölquelle installierten Hubkolbenpumpe miteinander zu verbinden .
Ein äußerst wertvolles Instrument zur Analyse der Bohrlochleistung ist ein Bohrlochprüfstand, welcher die Belastung der polierten Stange im Verhältnis zur Position der polierten Stange misst .
Mit Dynamometern können Stangenposition und Stangenlast über der Zeit auf gezeichnet werden . Der lastmessende Teil des Dynamometers ist an der polierten Stange angebracht , damit die Last erfasst und an einen Rekorder gesendet werden kann . Ein Begleitteil des am Hubbalken angebrachten Leistungsprüfstands erfasst die Position der polierten Stange und sendet sie an denselben Rekorder . Die erzeugte Grafik wird als Dynagraph oder häufiger als Dynamometer oder Dynagraph-Karte bezeichnet und entspricht einem Last-Weg-Diagramm .
An der Oberfläche entnommene Dynamometerkarten können selten direkt zur Erfassung der Betriebsbedingungen der Bohrlochpumpe verwendet werden, da sie auch alle Kräfte ( statisch und dynamisch) widerspiegeln, die von der Pumpe bis zum Bohrlochkopf auftreten . Befindet sich j edoch ein Dynamometer direkt über der Pumpe , ist die auf gezeichnete Karte ein echter Indikator für den Pumpenbetrieb . Dies gelang Gilberts Dynagraph ( ein mechanisches Dynamometer ) in den 1930er Jahren . Stablasten unmittelbar über der Pumpe , die als Funktion der Pumpenposition auf gezeichnet werden, geben Dynagraph-Karten einen Namen, mit dem sie von Oberflächenkarten unterschieden werden . Obwohl die Anwendung von Gilberts Dynagraph eine direkte Untersuchung von Pumpproblemen ermöglichte , hatten die praktischen Auswirkungen, die mit der Notwendigkeit verbunden waren, das Instrument im Bohrloch laufen zu lassen, seine Vorteile bei weitem überwogen .
Bisher werden zur Erfassung der Betriebsbedingungen einer Gestänge-Tief pumpe Sensoren eingesetzt , welche die wirkenden Kräfte beziehungsweise die aktuelle Lage ( Inklination) des Laufbalkens ( englisch „beam" bzw . „cranck arm" ) erfassen, beispielsweise durch Kraft-Sensoren, Hall-Sensoren oder Näherungssensoren . Daraus wird die Position des Gestänges berechnet . Dabei ist es j edoch aufwändig, die j eweiligen Sensoren miteinander zu kalibrieren . Außerdem können durch eine ungenaue Kalibrierung Fehler entstehen, welche die Messdatenauswertung ungünstig beeinflussen können .
Es ist Aufgabe der Erfindung ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Bestimmung von Betriebseigenschaften einer Gestänge- Tiefpumpe bereitzustellen, wobei die Bestimmung der Betriebsbedingungen auf eine einfache und zuverlässige Weise , sowie mit hoher Genauigkeit erfolgt , sodass eine umfassende Diagnose eines Betriebs zustands erfolgen kann .
Die erfindungsgemäße Aufgabe wird durch ein Verfahren eingangs genannter Art gelöst , wobei von der Analysevorrichtung in einem Trainings-Modus zumindest ein Modell-Last-Weg- Diagramm mit j eweiligen Modell-Kurvenpunkten bereitgestellt wird, welches auf eine vordefinierte Bezugsgröße normiert wird, und zumindest zwei Teilmengen der Modell-Kurvenpunkte auf Basis maschinellen Lernens als ein erstes und zumindest ein zweites Merkmal erfasst werden, und das erste und das zumindest eine zweite Merkmal in Form zumindest eines Random- Forest-Modells mit einem Kmeans-Algorithmus erzeugt und trainiert wird, und in einem Betriebs-Modus die Betriebs- Kurvenpunkte auf die Bezugsgröße normiert werden und geprüft wird, ob eine Ähnlichkeit zumindest einer Teilmenge der Betriebs-Kurvenpunkte zu dem zumindest einen Random- Forest- Modell vorliegt , und falls zutref fend, die Betriebseigenschaft der Pumpe daraus bestimmt wird .
Dadurch wird erreicht , dass ein oder mehrere Modell-Last-Weg- Diagramme von anderen Pumpen verwendet werden können und beispielsweise eine neu in Betrieb genommene Pumpe sofort , also ohne vorheriges Training mit eigenen Betriebs-Last-Weg- Diagrammen, angewendet werden kann .
Ferner kann auf besonders einfache Weise eine Erkennung von Merkmalen erreicht werden, die einen Schluss auf ein Betriebseigenschaft der Pumpe erlauben .
Bei der Normierung kann eine elliptische Fourier- Trans formation eingesetzt werden .
Abweichungen des Betriebs-Last-Weg-Diagramms vom Last-Weg- Diagramm-Modell , das heißt vom Trainings-Modell , können beispielsweise als unerwünschte Betriebseigenschaft der Pumpe selbst erkannt werden . Ebenso kann ein aktuell erfasstes Pumpmedium, welches von der Pumpe gefördert wird, erkannt werden, indem mit einem entsprechenden Trainings-Modell verglichen wird, das eben dieses Medium beschreibt .
Folglich kann sowohl der Betrieb der Pumpe mit ihren Komponenten als auch das geförderte Pumpmedium ef fi zient und zuverlässig analysiert werden .
Das Pumpmedium ist meist ein Gemisch aus Gas , Sand/ Gesteinspartikel , Wasser, Öl und teilweise auch chemischen Additiven .
Dadurch wird erreicht , dass die Betriebsbedingungen der Pumpe auf eine einfache und zuverlässige Weise erfolgen kann, indem unter Verwendung von maschinellem Lernen ein Pumpen-Modell verwendet werden kann, welches Erfahrungswerte und Prognosen anderer Pumpen in der Analyse einbezieht .
Dadurch kann die Genauigkeit bei der Bestimmung und eine Diagnose eines Betriebs zustands verbessert werden .
Durch die Normierung des Last-Weg-Diagramm-Modells , welches durch ein entsprechendes Diagramm beschrieben werden kann, und des Betriebs-Last-Weg-Diagramm, kann der gegenseitige Vergleich einfach und akkurat durchgeführt werden .
Bei der Normierung wird eine Achs-Anpassung im Last-Weg- Diagramm durchgeführt , wie dem Fachmann geläufig, sodass ein Vergleich der Kurvenform direkt möglich ist .
Dadurch ist es möglich, Daten anderer Pumpen und andere Pump- Typen im Last-Weg-Diagramm-Modell zu berücksichtigen und somit sehr rasch nach einer Inbetriebnahme einer neuen Pumpe ein entsprechendes Last-Weg-Diagramm-Modell verfügbar ist .
Durch Bildung eines „sub-surface dynacharts" , also eines Be- triebs-Last-Weg-Diagramms für den unterirdisch arbeitenden Pump-Kopf ist es möglich, die Abhängigkeit des verwendeten Pump-Typs , also unterschiedlicher Pumpen-Bauart gegenüber dem im vorher angeführten angewandten Verfahren zu eliminieren .
Dies kann beispielsweise durch Anwendung einer Finite Elemen- te-Rechnung und einer FFT auf ein „surface dynachart" , also eines Betriebs-Last-Weg-Diagramms des gesamten Pumpsystems erfolgen .
Dadurch kann ein langwieriges Trainieren des Last-Weg- Diagramm-Modells vor Ort reduziert werden oder auch gänzlich darauf verzichtet werden .
Es ist vorteilhaft , wenn nach einer Ähnlichkeitsprüfung mittels eines oder mehrerer Kmeans-Entscheidungsbäume eine zusätzliche Prüfung durch eine nachfolgende Feststellung, ob eine durch die Betriebs-Kurvenpunkte gebildete Kurve einen oder mehrere , mithil fe von maschinellem Lernen erzeugte Referenzpunkte einschließt , durchgeführt wird . Dies ist im angeschlossenen Aus führungsbeispiel näher dargestellt . Dadurch kann die Erkennung von Betriebseigenschaften besonders zielsicher erfolgen .
In einer Weiterbildung der Erfindung ist es vorgesehen, dass zumindest zwei Random- Forest-Modelle gebildet werden, welche zueinander eine niedrige Korrelation aufweisen .
Dadurch wird erreicht , dass Merkmale unabhängig voneinander erkannt werden, was die Erkennungswahrscheinlichkeit bei der Bestimmung der Betriebseigenschaft der Pumpe erhöht .
In einer Weiterbildung der Erfindung ist es vorgesehen, dass die zumindest zwei Random- Forest-Modelle mit niedriger Korrelation dadurch erzeugt werden, dass j eweils ein Punkt aus der Menge der Betriebs-Kurvenpunkte zufällig ausgewählt wird und mit Ersetzen aus der Menge der Betriebs-Kurvenpunkte erfolgt . Dies ist vorteilhaft , da die Merkmale zuverlässig erkannt werden, was die Erkennungswahrscheinlichkeit bei der Bestimmung der Betriebseigenschaft der Pumpe erhöht .
In einer Weiterbildung der Erfindung ist es vorgesehen, dass die zumindest zwei Random- Forest-Modelle mit niedriger Korrelation dadurch erzeugt werden, dass eine Teilmenge beim Auftrennen eines Knotens in einem Random- Forest-Modell weiter berücksichtigt wird .
Dies ist vorteilhaft , da die Merkmale zuverlässig erkannt werden, was die Erkennungswahrscheinlichkeit bei der Bestimmung der Betriebseigenschaft der Pumpe erhöht .
In einer Weiterbildung der Erfindung ist es vorgesehen, dass eine Abfolge des ersten und des zumindest einen zweiten Merkmals innerhalb eines Pumpzyklus im Betrieb der Pumpe im j eweiligen Random- Forest-Modell bei der Bestimmung der Betriebseigenschaft der Pumpe berücksichtigt wird .
Dies ist vorteilhaft , da eine Merkmals-Abfolge innerhalb eines Kurvenverlaufs , also während eines Förder-Zyklus der Pumpe , die Erkennungswahrscheinlichkeit bei der Bestimmung der Betriebseigenschaft der Pumpe weiter erhöht .
In einer Weiterbildung der Erfindung ist es vorgesehen, dass das erste oder das zumindest eine zweite Merkmal einen Abstand von Betriebs-Kurvenpunkten im Betriebs-Last-Weg- Diagramm ( DC1-DC5 ) umfasst .
Der Abstand zwischen Betriebs-Kurvenpunkten repräsentiert die lokale Geschwindigkeit und die Beschleunigung der Pumpe .
Als weiteres Kriterium neben der lokalen Geschwindigkeit kann auch die lokale Beschleunigung an einem j eweiligen Betriebs- Kurvenpunkt herangezogen werden, was mathematisch durch die erste beziehungsweise durch die zweite Ableitung der Kurven- funktion für die beiden Achsen der Kurve beschrieben werden kann .
Dadurch kann die Erkennungswahrscheinlichkeit bei der Bestimmung der Betriebseigenschaft der Pumpe erhöht werden .
In einer Weiterbildung der Erfindung ist es vorgesehen, dass der Motor elektrisch betrieben wird und ferner ein Erfassungsmittel vorgesehen ist , die Leistungsaufnahme des Motors während dessen Betrieb zu erfassen, aus welcher die Betriebseigenschaften der Förder-Pumpe bestimmt werden .
Dadurch kann die Erfassung des Last-Weg-Diagramms vereinfacht werden, gleichzeitig die Genauigkeit bei der Bestimmung der Kurvenpunkte erhöht und durch die Kombination mit dem genannten Analyse-Verfahren insgesamt die Genauigkeit bei der Bestimmung der Betriebseigenschaft weiter verbessert werden .
In einer Weiterbildung der Erfindung ist es vorgesehen, dass die Mess-Kurvenpunkte und die Modell-Kurvenpunkte zwischen zwei benachbarten Punkten auf den j eweiligen Kurven j eweils Abstände aufweisen, welche durchschnittlich zumindest 50% , bevorzugt zumindest 80% und besonders bevorzugt zumindest 95% des größten Abstands zwischen zwei benachbarten Punkten der j eweiligen Kurve beträgt .
Mit anderen Worten ist es vorteilhaft , wenn die Mehrheit der Punkte äquidistant zu den j eweiligen benachbarten, also unmittelbar in deren Abfolge nacheinander folgenden Kurven- Punkten ist .
Als äquidistante Abstände der Kurven-Punkte können Abstandsabweichungen von bis zu 20% eines j eweiligen Abstands zwischen zwei nacheinander folgenden Punkten angesehen werden .
Die Abfolge der Kurven-Punkte ergibt sich beispielsweise bei deren Erfassung . Dadurch können Singularitäten von Kurven-Punkten für das Last-Weg-Diagramm reduziert werden, wodurch der Referenzpunkt stabiler und genauer bestimmt werden kann und die Genauigkeit bei der Bestimmung der Betriebseigenschaft weiter verbessert werden kann .
Die erfindungsgemäße Aufgabe wird durch ein Computerprogramm gelöst , umfassend Befehle , welche bei deren Aus führung durch einen Computer diesen veranlassen, das erfindungsgemäße Verfahren aus zuführen .
Die erfindungsgemäße Aufgabe wird durch einen elektronisch lesbaren Datenträger mit darauf gespeicherten lesbaren Steuerinformationen gelöst , welche zumindest das erfindungsgemäße Computerprogramm umfassen und derart ausgestaltet sind, dass sie bei Verwendung des Datenträgers in einer Recheneinrichtung das erfindungsgemäße Verfahren durchführen .
Die erfindungsgemäße Aufgabe wird durch ein Datenträgersignal gelöst , welches das erfindungsgemäße Computerprogramm überträgt .
Die erfindungsgemäße Aufgabe wird auch durch eine Analysevorrichtung mit einem Speicher eingangs genannter Art gelöst , welche dazu eingerichtet ist , ein bereitgestelltes Betriebs- Last-Weg-Diagramm mit dem erfindungsgemäßen Verfahren zu analysieren, und daraus die Betriebseigenschaft zu ermitteln .
Die Analysevorrichtung weist zwei Betriebsmodi auf , nämlich einen Trainings-Modus und einen Betriebs-Modus .
Der Trainings-Modus dient zum Erzeugen und Trainieren eines Last-Weg-Diagramm-Modells der Pumpe , wobei für mehrere Betriebsmodi der Pumpe eigene Last-Weg-Diagramm-Modelle trainiert werden können, um diese Modi dementsprechend zu erken- nen . Der Trainings-Modus wird zu Beginn des Betriebs des Pumpsystems durchlaufen, um ein oder mehrere Last-Weg-Diagramm- Modelle auf Basis von „machine learning" (ML ) für den nachfolgenden Betriebs-Modus verfügbar zu machen, in welchem der laufende Betrieb des Pumpsystems durch die Analysevorrichtung fortlaufend überwacht werden kann .
Der Betriebs-Modus dient dazu, einen aktuell erfassten Datensatz in Form von durch ein Erfassungsmittel erfassten Mess- Punkten beispielsweise mit einem ausgewählten Last-Weg- Diagramm-Modell zu vergleichen und bei Übereinstimmung mit dem Last-Weg-Diagramm-Modell diesem Modell zugeordneten Betriebsmodus zu erkennen .
Ferner kann eine Änderung in der erkannten Betriebseigenschaft Hinweis auf einen weiteren Parameter für die Betriebseigenschaft geben .
So kann beispielsweise eine Abfolge in der Änderung erkannter Betriebsmedien Aufschluss darüber geben, ob eine Material- Inhomogenität im Medium vorliegt .
Es könnte zu m Beispiel auch erkannt werden, ob ein Gebrechen in Komponenten der Pumpe vorliegt , wenn ein geändertes Bewegungsmuster des Pumpkopfs nur in Aufwärts-Bewegungen erkannt wurde .
Die erfindungsgemäße Aufgabe wird auch durch ein Pumpsystem eingangs genannter Art gelöst , wobei die Pumpe einen Pump- Kopf aufweist , welcher über ein Gestänge mit einem Kinematik- Wandler verbunden ist , und der Kinematik-Wandler im Betrieb von einem Motor angetrieben wird, und ein Erfassungsmittel , welches dazu eingerichtet ist , ein Last-Weg-Diagramm der Pumpe mit Kurvenpunkten zu erfassen und bereitzustellen, sowie die erfindungsgemäße Analysevorrichtung mit einem Speicher, welche dazu eingerichtet ist , aus dem bereitgestellten Be- triebs-Last-Weg-Diagramm die Betriebseigenschaft zu ermitteln . Die Erfindung wird nachfolgend anhand eines in den beigeschlossenen Zeichnungen dargestellten Aus führungsbeispiels näher erläutert . In den Zeichnungen zeigt
Fig . 1 ein Aus führungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Systems mit einer Gestänge-Tiefpumpe ,
Fig . 2 ein Aus führungsbeispiel für einen Pump-Kopf einer Gestänge-Tief pumpe ,
Fig . 3 ein Aus führungsbeispiel für ein Flussdiagramm eines Verfahrens zur Bestimmung eines Last-Weg- Diagramms aus der Leistungsaufnahme eines elektrisch betriebenen Pumpenmotors ,
Fig . 4 ein erstes Aus führungsbeispiel für ein Last-Weg- Diagramm,
Fig . 5 Last-Weg-Diagramme für eine Pumpe bei verschiedenen Leistungen,
Fig . 6 Last-Weg-Diagramme für eine Pumpe bei verschiedenen Lasten und Betriebsmodi ,
Fig . 7 eine zeitliche Darstellung eines Stromverlaufs eines elektrischen Antriebsmotors für eine Gestänge-Tief pumpe ,
Fig . 8- 12 Beispiele für Betriebs-Last-Weg-Diagramme mit
Kurvenpunkten .
Fig . 1 zeigt ein Aus führungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Pumpsystems 100 mit einer Gestänge-Tiefpumpe 1 vom Typ einer Sucker-Rod-Pumpe . Das Pumpsystem 100 umfasst einen Pump-Kopf 110 , welcher über ein Gestänge 5 , 10 mit einem Kinematik-Wandler 120 verbunden ist .
Das Gestänge 5 , 10 bildet eine sogenannte „Stabschnur" und verläuft durch einen Bohrlochkopf 6 , mit welchen eine Durchflussleitung 7 zur Ableitung eines geförderten Mediums 14 verbunden ist .
An den Bohrlochkopf 6 grenzt ein Mantel 8 an, in welchem eine Röhre 9 verläuft , die das Gestänge 5 bzw . 10 führt .
Am unteren Ende des Gestänges 10 ist der Pump-Kopf 110 befestigt , der einen Kolben 11 in einem Lauf 12 beinhaltet . Eine Bewegung des Kolbens 11 führt zu einem Abpumpen des Fördermediums 14 .
Der Mantel 8 ist in einem Bohrloch 13 gebildet .
Der Kinematik-Wandler 120 wird beispielsweise von einer Antriebsmaschine in Form eines elektrischen Motors 3 über ein Untersetzungsgetriebe 4 angetrieben . Der Kinematik-
Wandler 120 kann zusätzlich einen hydraulischen Kraftverstärker umfassen .
Die mechanische Anbindung des Kinematik-Wandler 120 erfolgt in diesem Beispiel über einen Laufbalken 2 , kann j e nach verwendetem Pumpentyp aber variieren .
Dem Fachmann sind derartige Kinematik-Wandler geläufig, ebenso deren Beschreibung in Form von „Eigenschaften eines Kinematik-Wandlers" durch die Trans formations-Funktion von mechanischen Bewegungen und Kräften .
Der Kinematik-Wandler 120 konvertiert eine Drehbewegung des Motors 3 in eine Linearbewegung des Gestänges 5 , 10 . Die Eigenschaften des Kinematik-Wandler 120 können beispielsweise über Hebelwirkungen und Übersetzungen, sowie über die elektrische Antriebsleistung und bewegte Massen beschrieben werden . Dabei ist zu beachten, dass die Position einer Schwungmasse entlang einer Drehbewegung und die korrespondierende Krafteinwirkung am Gestänge 10 in einem zeitlichen Zusammenhang steht , welche als Bezugsphasenwinkel bezeichnet wird . Für eine j eweilige Pumpenanordnung kann ein Bezugsphasenwinkel unter Anwendung der Kinematik-Prinzipien der Mechanik bestimmt werden, wie dem Fachmann bekannt .
Ferner ist ein Erfassungsmittel 110 vorgesehen, das dazu eingerichtet ist , die Stromaufnahme und die Betriebsspannung der einzelnen Phasen des Motors 3 während dessen Betrieb zu erfassen . Dies kann beispielsweise durch ein Amperemeter beziehungsweise Voltmeter erfolgen, welches insbesondere zeitlich hochauflösend diskrete Messpunkte mit Strom- beziehungsweise Spannungswerten erfasst .
Durch die erfassten Strom- und Betriebsspannungswerte kann die ef fektive Leistungsaufnahme und die Schein- Leistungsaufnahme bestimmt werden .
Ferner ist eine Analyse- beziehungsweise Rechenvorrichtung 140 mit einem Speicher 150 vorgesehen, welche dazu eingerichtet ist , das erfindungsgemäße Verfahren mithil fe des Erfassungsmittels 130 aus zuführen .
Es ist dem Fachmann bekannt , wie ein Bezugsphasenwinkel für den Kinematik-Wandler 120 mithil fe der Eigenschaften des Kinematik-Wandlers 120 und der Leistungsaufnahme 72 des Motors 3 , welcher den Zusammenhang zwischen dem Maximum 83 der Leistungsaufnahme 72 und dem Maximum der auf das Gestänge der Tiefpumpe 1 wirkenden Kraft beschreibt , ermittelt werden kann . Es ist dem Fachmann auch bekannt , wie ein Drehmoment-Verlauf aus der Leistungsaufnahme 72 des Motors 3 mithil fe der Eigenschaften des Kinematik-Wandlers 120 ermittelt werden kann .
Das Erfassungsmittel 130 ist dazu eingerichtet , ein Betriebs- Last-Weg-Diagramm der Pumpe 1 mit Kurvenpunkten zu erfassen und der Rechen- beziehungsweise Analysevorrichtung 140 mit dem Speicher 150 bereitzustellen .
Die Analysevorrichtung 140 ist dazu eingerichtet , das bereitgestellte Betriebs-Last-Weg-Diagramm mit dem erfindungsgemäßen Verfahren zu analysieren, und daraus die Betriebseigenschaft zu ermitteln .
Das erfindungsgemäße Verfahren kann als Computerprogramm implementiert werden, das Befehle umfasst , welche bei deren Aus führung durch einen Computer 140 diesen veranlassen, das erfindungsgemäße Verfahren aus zuführen .
Ferner kann das erfindungsgemäße Verfahren als elektronisch lesbarer Datenträger mit darauf gespeicherten lesbaren Steuerinformationen verfügbar sein, welche zumindest das erfindungsgemäße Computerprogramm umfassen und derart ausgestaltet sind, dass sie bei Verwendung des Datenträgers in einer Recheneinrichtung 140 das erfindungsgemäße Verfahren durchführen .
Das erfindungsgemäße Verfahren kann auch als Datenträgersignal verfügbar sein, das das erfindungsgemäße Computerprogramm überträgt .
Fig . 2 zeigt ein weiteres , detaillierteres Beispiel für einen Pump-Kopf 111 nach dem Stand der Technik .
Die Stabschnur bzw . das Gestänge 10 wird entsprechend der Fig . 1 angetrieben und in eine Auf- und Ab-Linearbewegung versetzt . In der gezeigten Variante des Pumpkopfs 111 ist im Bohrloch 13 eine Deckröhre 15 mit vertikalen Rillen angeordnet , welche innerhalb der Deckröhre 15 über eine Haltevorrichtung 16 und ein selbstausrichtendes Lager 17 eine drehende Röhre 18 mit Spiralrillen führt .
Eine Aufnahmeröhre 19 ist über eine Flügelmutter 20 mit einer Kolbenanordnung 21 verbunden, welche in einer Pumpenauskleidung 22 gelegen ist .
Eine kalibrierte Stange 23 ist über einen Sti ft 24 und eine Haltevorrichtung 25 mit dem Gestänge 10 verbunden, welche die Kolbenanordnung durch die Linearbewegung antreibt .
Fig . 3 zeigt ein Aus führungsbeispiel für ein Flussdiagramm eines Verfahrens zur Bestimmung eines Last-Weg-Diagramms aus der Leistungsaufnahme eines elektrisch betriebenen Pumpenmotors mit folgenden Schritten : a ) Erfassen der Stromaufnahme und der Betriebsspannung des Motors 3 mit einer Abtastfrequenz über zumindest einen Pumpzyklus , welcher j eweils vier Betriebsphasen der Tiefpumpe 1 zugeordnet werden kann, in Form von diskreten Messpunkten mit Stromwerten, und daraus Bestimmen der Leistungsaufnahme 72 des Motors 3 mit Leistungswerten, b ) Bestimmen für einen Pumpzyklus einer Periodendauer 85 und eines Maximums 82 der Leistungsaufnahme 72 , welches dem Drehmoment-Maximum der Tiefpumpe 1 entspricht , c ) Bestimmen eines Bezugsphasenwinkels für den Kinematik- Wandler 120 mithil fe der Eigenschaften des Kinematik- Wandlers 120 und der Leistungsaufnahme des Motors 3 , welcher den Zusammenhang zwischen dem Maximum 82 der Leistungsaufnahme und dem Maximum der auf das Gestänge der Tiefpumpe 1 wirkenden Kraft beschreibt , d) Ermitteln eines Drehmoment-Verlaufs aus der Leistungsaufnahme des Motors 3 mithil fe der Eigenschaften des Kinematik-Wandlers 120 , e ) Bestimmen der Betriebseigenschaften der Förder-Pumpe 1 aus dem im Schritt d) ermittelten Drehmoment-Verlauf unter Verwendung der im Schritt b ) bestimmten Periodendauer und dem im Schritt c ) bestimmten Bezugsphasenwinkel .
Die Leistungswerte können durch das Produkt von den diskreten Stromwerten und der Betriebsspannung bestimmt werden .
Die Periodendauer 85 kann beispielsweise mithil fe eines approximierten Polynoms 80 durch die Leistungswerte der Messpunkte ermittelt werden .
Die Periodendauer 85 kann beispielsweise aber auch mithil fe eines Polynoms 80 ermittelt werden, welches für Stützpunkte des Polynoms statistische Mittelwerte der Leistungswerte der j eweiligen Messpunkte über zumindest fünf , bevorzugt zumindest zehn, besonders bevorzugt zumindest fünf zig Pumpzyklen berücksichtigt .
Für die Messpunkte kann ein Referenzwert 81 ermittelt werden, bei welchem für die Änderung des j eweiligen Leistungswerts zwischen zwei unmittelbar aufeinander folgenden Messpunkten ein Maximum vorliegt , und die Periodendauer 85 mithil fe des Referenzwerts 81 ermittelt wird .
Das Bestimmen der Betriebseigenschaften der Förder-Pumpe 1 kann mithil fe eines Last-Weg-Diagramms 30 , 50 , 54 , 57 , 60- 65 erfolgen, welches aus dem im Schritt d) ermittelten Drehmoment-Verlauf unter Verwendung der im Schritt b ) bestimmten Periodendauer und dem im Schritt c ) bestimmten Bezugsphasenwinkel ermittelt wird .
Der Bezugsphasenwinkel kann bezüglich des absoluten Maximums der Leistungswerte der Messpunkte innerhalb eines Pumpzyklus bestimmt werden . Fig . 4 bis Fig . 6 zeigen Beispiele für Last-Weg-Diagramme , welche häufig dazu verwendet werden, um die Betriebseigenschaften von Gestänge-Tiefpumpen zu bestimmen .
In Fig . 4 ist ein Last-Weg-Diagramm 30 dargestellt .
Auf der x-Achse ist die Position 31 der polierten Stange aufgetragen, und auf der y-Achse die Last 32 der polierten Stange .
Es ist ein tiefster Punkt des Pumpenhubs 33 und ein höchster Punkt des Pumpenhubs 34 erkennbar .
Ferner ist eine Spitze der polierten Stange 35 ( PPRI ) dargestellt .
Strichliert ist eine Karte 36 der polierten Stange für Pumpgeschwindigkeit gleich Null eingezeichnet .
Ferner ist ein Karte 37 der polierten Stange für Pumpgeschwindigkeit größer als Null .
Es ist eine minimale Last der polierten Stange 38 (MPRL ) dargestellt .
Es kann auch eine Bruttokolbenlast 39 abgelesen werden .
Außerdem kann ein Gewicht der Stangen im Fluid 40 bestimmt werden, sowie Kräfte 41 und 42 , und ein Pump-Hub bzw . Pump- Weg 43 .
In Fig . 5 sind Last-Weg-Diagramme 50 mit Stangenlast bei Sollwert als Funktion der Last 32 der polierten Stange über die j eweilige Position 31 der polierten Stange gezeigt .
Ein Last-Weg-Diagramm 51 zeigt den Betrieb bei voller Pumpen- Leistung . Ein Last-Weg-Diagramm 52 zeigt den Betrieb bei leergepumpten Fördermedium .
Ein j eweiliger Sollwert 53 ist erkennbar .
Ferner sind Last-Weg-Diagramme 54 mit Stangenlast bei einem Betriebswechsel als Funktion der Last 32 der polierten Stange über die j eweilige Position 31 der polierten Stange gezeigt , wobei j eweilige Winkel 55 , 56 ablesbar sind .
Ferner sind Last-Weg-Diagramme 57 mit Stangenlast mit der j eweiligen mechanischen Arbeit der Stangen dargestellt .
In Fig . 6 sind Last-Weg-Diagramme 60- 65 für verschiedene Betriebs zustände dargestellt .
Diagramm 60 zeigt Last-Weg-Diagramme bei einem normalen Betrieb .
Diagramm 61 zeigt Last-Weg-Diagramme bei einem Fluid-Lager .
Diagramm 62 zeigt Last-Weg-Diagramme bei Gas-Einwirkung im unterirdischen Lager .
Diagramm 63 zeigt ein Last-Weg-Diagramm bei einem feststeckenden Kolben .
Diagramm 64 zeigt Last-Weg-Diagramm bei einem Leck durch ein stehendes Ventil .
Ein Diagramm 65 zeigt ein Last-Weg-Diagramm bei einem Leck durch ein bewegtes Ventil .
Von der Analysevorrichtung 140 kann aus derartigen Last-Weg- Diagrammen die Betriebseigenschaft der Pumpe 1 bestimmt werden . Dazu ist es vorgesehen, dass der Analysevorrichtung 140 in einem Trainings-Modus zumindest ein Modell-Last-Weg-Diagramm mit j eweiligen Modell-Kurvenpunkten bereitgestellt wird .
Das Modell-Last-Weg-Diagramm wird dann auf eine vordefinierte Bezugsgröße normiert , indem die Wertebereiche angepasst und vereinheitlicht werden .
Zumindest zwei Teilmengen der Modell-Kurvenpunkte werden dann auf Basis maschinellen Lernens als ein erstes und zumindest ein zweites Merkmal erfasst .
Ein Merkmal kann beispielweise ein spezi fischer Kurvenverlauf oder die Lage von Kurvenpunkten im Last-Weg-Diagramm, Abstände oder auch Abstandsänderungen zwischen einzelnen Kurvenpunkten im Last-Weg-Diagramm sein .
Durch Anwendung von maschinellem Lernen und daraus erzeugten Modellen, welche aus einer Menge von einzelnen Last-Weg- Diagrammen gebildet wird, kann die statistische Relevanz solcher Merkmale eine besonders hohe Aussagekraft erreichen .
Das erste und das zumindest eine zweite Merkmal wird dazu verwendet , um mithil fe einem Kmeans-Algorithmus zumindest eine Random- Forest-Modell zu erzeugen und zu trainieren .
Die Analysevorrichtung 140 normiert in einem Betriebs-Modus die Betriebs-Kurvenpunkte auf die Bezugsgröße .
Dann prüft die Analysevorrichtung 140 , ob eine Ähnlichkeit zumindest einer Teilmenge der Betriebs-Kurvenpunkte zu dem zumindest einen Random- Forest-Modell vorliegt .
Falls zutref fend, wird die Betriebseigenschaft der Pumpe 1 daraus bestimmt . Optional können zumindest zwei Random- Forest-Modelle gebildet werden, welche zueinander eine niedrige Korrelation aufweisen .
Dabei können die zumindest zwei Random- Forest-Modelle mit niedriger Korrelation dadurch erzeugt werden, indem j eweils ein Punkt aus der Menge der Betriebs-Kurvenpunkte zufällig ausgewählt wird und mit Ersetzen aus der Menge der Betriebs- Kurvenpunkte erfolgt .
Alternativ dazu können die zumindest zwei Random- Forest- Modelle mit niedriger Korrelation dadurch erzeugt werden, dass eine Teilmenge beim Auftrennen eines Knotens in einem Random- Forest-Modell weiter berücksichtigt wird .
Als weitere Verbesserung kann eine Abfolge des ersten und des zumindest einen zweiten Merkmals innerhalb eines Pumpzyklus im Betrieb der Pumpe 1 im j eweiligen Random- Forest-Modell bei der Bestimmung der Betriebseigenschaft der Pumpe 1 berücksichtigt werden .
Fig . 7 zeigt ein Beispiel für eine zeitliche Darstellung eines Leistungsverlaufs eines elektrischen Antriebsmotors für eine Gestänge-Tiefpumpe , welche aus der Stromaufnahme und Betriebsspannung des Motors 3 ermittelt wurde .
Die Darstellung weist eine Zeitachse 70 und eine Achse 71 für Amplitude der Strom- bzw . Leistungsaufnahme auf .
Es ist eine Leistungsaufnahme 72 gezeigt , für welche ein Nullpunkt bzw . Nullachse 80 , sowie ein Polynom für gemittelte Leistungsaufnahme 81 bestimmt werden kann .
Für das Polynom 80 können ein Maximalwert der gemittelten Leistungsaufnahme 82 , sowie Nulldurchgänge der gemittelten Leistungsaufnahme 83 , 84 ermittelt werden .
Ferner kann für das Polynom 80 eine Periodendauer 85 der gemittelten Leistungsaufnahme bestimmt werden . Daraus kann ein Phasenwinkel 86 der gemittelten Leistungsaufnahme ermittelt werden, welcher den Zusammenhang zwischen der Drehbewegung des Motors 3 und dem Gestänge 10 der Pumpe 1 beschreibt .
Aus der ermittelten Werten kann ein entsprechendes Last-Weg- Diagramm ermittelt werden, um daraus auf einfache Weise die Betriebseigenschaften der Gestänge-Tiefpumpe 1 abzuleiten .
Es ist erkennbar, dass der Absolutwert der Periodendauer 85 in der weiteren Berechnung des Last-Weg-Diagramms nicht berücksichtigt werden muss .
Mit anderen Worten ist es für die Bestimmung der Leistungsaufnahme nicht notwendig, dass die Antriebs frequenz des Pumpenmotors berücksichtigt wird .
Die gewünschten Betriebseigenschaften der Gestänge- Tiefpumpe 1 können durch ein oder mehrere entsprechende Last- Weg-Diagramme im Sinne von „Soll-Werten" festgelegt werden, welche in einen Trainings-Modus als , auf maschinellem Lernen beruhenden Modell erzeugt und trainiert werden . Dabei kann auch auf Last-Weg-Diagramme anderer Pumpen zurückgegri f fen werden .
Beispielsweise kann eine Frage nach dem Gasgehalt in einem Öl-Wasser-Gas-Gemisch einer Förderstätte beantwortet werden, indem ein Trainingsmodell für ein bekanntes Gemisch erstellt und trainiert wird .
Für verschiedene Fragestellung hinsichtlich des Zustands der Pumpe und deren Komponenten, sowie der Zusammensetzung des Förder-Gemischs können unterschiedliche Trainings-Modelle erzeugt werden .
Dieses Trainings-Modell dient als Referenz zu einem Betriebs- Last-Weg-Diagramm . Abweichungen des Betriebs-Last-Weg-Diagramm vom Trainings- Modell können als unerwünschte Betriebseigenschaft erkannt werden .
In einem Trainings-Modus wird ein Last-Weg-Diagramm-Modell mit Modell-Kurvenpunkten auf Basis maschinellen Lernens von der Analysevorrichtung 140 erzeugt und trainiert .
Optional kann eine Referenzpunkt-Prüfung durch folgende Schritte durchgeführt werden :
Im Last-Weg-Diagramm-Modell können dann zumindest zwei vordefinierte Analyse-Bereiche , welche die Modell-Kurvenpunkte zumindest teilweise umfassen, bestimmt werden .
Aus den Modell-Kurvenpunkten kann dann für zumindest einen Bereich der Analyse-Bereiche ein Referenzpunkt ermittelt werden, welcher beispielsweise dem geometrischen Schwerpunkt der Kurvenpunkte des j eweiligen Bereichs beziehungsweise durch die Kurvenpunkte und die Bereichsgrenzen, beispielsweise die Diagramm-Achsen, gebildeten Fläche entspricht .
In einem Betriebs-Modus kann für das Betriebs-Last-Weg- Diagramm von der Analysevorrichtung 140 geprüft werden, ob innerhalb der durch die Betriebs-Kurvenpunkte eingeschlossenen Fläche der zumindest eine , im Trainings-Modus bestimmte Referenzpunkt eingeschlossen ist .
Falls dies zutri f ft , kann die Betriebseigenschaft der Förder- Pumpe 1 aus dem als „eingeschlossen" erkannten Referenzpunkt bestimmt werden .
Fig . 8 zeigt ein Beispiel für ein Betriebs-Last-Weg- Diagramm DC1 mit Kurvenpunkten .
Es sind vier Bereiche Q1-Q2 in Form von Quadranten gezeigt , welche durch einen Wert 2 für den Weg 31 und einen Wert 0 . 5 für die Last 32 getrennt sind . Die Bereiche können beispielsweise unmittelbar aneinander angrenzen, sodass keine Bereiche mit darin eingeschlossenen Kurvenpunkten ohne Zuordnung zu Referenzpunkten entstehen .
Falls gewünscht , können j edoch Bereiche auch ausgeschlossen werden, um beispielsweise zu verhindern, dass Bereiche mit häufig fehleranfälligen Kurvenpunkten gezielt ausgeschlossen werden, um eine Verbesserung der Stabilität bei der Bestimmung der Betriebseigenschaft der Pumpe zu erreichen .
Bereichsgrenzen können beispielsweise auch überlappen, sodass ein Kurvenpunkt mehreren Bereichen zugeordnet werden kann .
Die Mess-Kurvenpunkte und die Modell-Kurvenpunkte zwischen zwei benachbarten Punkten auf den j eweiligen Kurven können j eweils Abstände aufweisen, welche durchschnittlich zumindest 50% , bevorzugt zumindest 80% und besonders bevorzugt zumindest 95% des größten Abstands zwischen zwei benachbarten Punkten der j eweiligen Kurve beträgt .
Daraus können sich annähernd gleiche Abstände zwischen Mess- Kurvenpunkten ergeben .
Fig . 9 zeigt ein Beispiel für ein Betriebs-Last-Weg- Diagramm DC2 mit Kurvenpunkten .
Es ist für vier Bereiche , analog zur vorhergehenden Figur, j eweils ein Centroiden-Punkt C21-C24 eingezeichnet , welcher dem geometrischen Schwerpunkt der Kurvenpunkte des j eweiligen Bereichs beziehungsweise durch die Kurvenpunkte und die Bereichsgrenzen, beispielsweise die Diagramm-Achsen, gebildeten Fläche entspricht .
Es kann vorteilhaft sein, wenn sich die Bereiche zumindest teilweise gegenseitig überlappen, um einen Referenzpunkt des Bereichs besser zu definieren, falls beispielsweise in einem Bereich zu wenige Kurven-Punkte enthalten sind . Ferner kann beispielsweise zumindest ein Bereich definiert werden, für welchen vorgesehen ist , dass kein eingeschlossener Kurvenpunkt bei der nachfolgenden Prüfung berücksichtigt wird .
Mit anderen Worten kann ein Bereich von der näheren Betrachtung ausgeschlossen werden .
Die kann vorteilhaft sein, wenn beispielsweise ein Bereich als besonders störanfällig bekannt ist und/oder für bestimmte Aussagen hinsichtlich der Betriebseigenschaften nicht oder nur wenig relevant ist .
Bei Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens kann es beispielsweise auch vorgesehen sein, mehrere , voneinander unabhängige Prüfungen von Betriebseigenschaften sequenziell oder parallel durchzuführen .
Es ist vorteilhaft , wenn nach einer Ähnlichkeitsprüfung mittels einem oder mehrerer Kmeans-Entscheidungsbäume eine zusätzliche Centroiden-Prüfung gemäß den vorhergehenden Aus führungen durchgeführt wird .
Durch eine Centroiden-basierte Nachbearbeitung ( „post processing" ) kann die Erkennung von Betriebseigenschaften besonders zielsicher erfolgen und die Erkennungsrate bei der Bestimmung der Betriebseigenschaft weiter verbessert werden .
Natürlich kann auch eine iterative Prüfung durch Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens vorgesehen sein, um bestimmte Verdachtsmomente hinsichtlich einer vermuteten Betriebseigenschaft schrittweise zu erhärten, indem die Kriterien hinsichtlich der Trainings-Modells angepasst werden .
Dabei können beispielsweise sukzessive die Genauigkeitsanforderungen durch eine Erhöhung von Referenzpunkten im j eweils nachfolgenden Trainings-Modell erhöht werden, oder auch al- ternative Referenzpunkte untersucht werden, um beispielweise mittels einer Kombination von zwei unterschiedlichen Trainings-Modellen weitere Schlüsse für die zu untersuchende Betriebseigenschaft zu ziehen .
Fig . 10 zeigt ein Beispiel für ein Betriebs-Last-Weg- Diagramm DC3 mit Kurvenpunkten .
Es ist für vier Bereiche , analog zur vorhergehenden Figur, j eweils ein Centroiden-Punkt C31-C34 eingezeichnet , welcher dem geometrischen Schwerpunkt der Kurvenpunkte des j eweiligen Bereichs entspricht .
Fig . 11 zeigt ein Beispiel für ein Betriebs-Last-Weg- Diagramm DC4 mit Kurvenpunkten .
In diesem Beispiel sind acht Bereiche gezeigt , welche durch einen Wert 2 für den Weg 31 und einen Wert größer oder kleiner als 0 . 5 für die Last 32 getrennt sind, wobei für den Wert 0 . 5 auf der Last-Achse 32 zwei weitere Bereiche vorgesehen sind .
Es ist für die acht Bereiche j eweils ein Centroiden- Punkt C41-C48 eingezeichnet , welcher dem geometrischen Schwerpunkt der Kurvenpunkte des j eweiligen Bereichs entspricht .
Fig . 12 zeigt ein Beispiel für ein Betriebs-Last-Weg- Diagramm DC5 mit Kurvenpunkten .
Es ist für acht Bereiche , analog zur vorhergehenden Figur, j eweils ein Centroiden-Punkt C51-C58 eingezeichnet , welcher dem geometrischen Schwerpunkt der Kurvenpunkte des j eweiligen Bereichs entspricht .
Be zugs Zeichen :
1 Gestänge-Tief pumpe Laufbalken
Antriebsmaschine , Motor
Untersetzungsgetriebe polierte Stange Bohrlochkopf
Durchfluss lei tung
Mantel
Röhre
Stabschnur
Kolben
Lauf
Bohrloch
Fördermedium
Deckröhre mit vertikalen Rillen , 25 Halte Vorrichtung selbstausrichtendes Lager drehende Röhre mit Spiralrillen Auf nähme röhre Flügelmutter
Kolbenanordnung
Pumpenauskleidung kalibrierte Stange Sti ft
Last-Weg-Diagramm
Position der polierten Stange
Last der polierten Stange
Tiefster Punkt des Pumpenhubs
Höchster Punkt des Pumpenhubs Spitze der polierten Stange , PPRI
Karte der polierten Stange für Pumpgeschwindigkeit gleich Null
Karte der polierten Stange für Pumpgeschwindigkeit größer als Null
Minimale Last der polierten Stange , MPRL Bruttokolbenlast Gewicht der Stangen im Fluid , 42 Kraft Weg Last-Weg-Diagramm mit Stangenlast bei Sollwert Pumpe , volle Leistung leergepumpt Sollwert Last-Weg-Diagramm mit Stangenlast beim Betriebswechsel , 56 Winkel Last-Weg-Diagramm mit mechanischer Arbeit der
Stangen Last-Weg-Diagramm im normalen Betrieb Last-Weg-Diagramm bei einem Fluid-Lager Last-Weg-Diagramm bei Gas-Einwirkung Last-Weg-Diagramm bei f eststeckendem Kolben Last-Weg-Diagramm bei einem Leck durch ein stehendes Ventil Last-Weg-Diagramm bei einem Leck durch ein bewegtes Ventil Zeitachse Achse für Amplitude der Strom- bzw . Leistungsaufnahme Leistungsaufnahme gewählter Nullpunkt bzw . Nullachse Polynom für gemittelte Leistungsaufnahme Maximalwert der gemittelten Leistungsaufnahme, 84 Nulldurchgang der gemittelten Leistungsaufnahme Periodendauer der gemittelten Leistungsaufnahme ermittelter Phasenwinkel der gemittelten Leistungsaufnahme 0 Pumpsystem 0 , 111 Pump köpf 120 Kinematik- Wandler
130 Erfassungsmittel , Erf as sungs Vorrichtung
140 Rechenvorrichtung, Analysevorrichtung
150 Speicher
Q1-Q4 Bereich, Quadrant
C21-C24 C31-C36 , C41-C48
C51-C58 geometrischer Schwerpunkt , Centroid
DC1-DC5 Last-Weg-Diagramm, Dynacard

Claims

29
Patentansprüche
1. Computer-implementiertes Verfahren zur Bestimmung einer Betriebseigenschaft einer Gestänge-Tiefpumpe (1) , wobei die Pumpe (1) einen Pump-Kopf (110, 111) aufweist, welcher über ein Gestänge (5, 10) mit einem Kinematik-Wandler (120) verbunden ist, und der Kinematik-Wandler (120) im Betrieb von einem Motor (3) angetrieben wird und ein Last-Weg-Diagramm mit Kurvenpunkten für die Pumpe (1) mithilfe eines Erfassungsmittels (130) von einer Analysevorrichtung (140) ermittelt und als Betriebs-Last-Weg-Diagramm (DC1-DC5) mit Betriebs-Kurvenpunkten bereitgestellt wird, dadurch gekennzeichnet, dass von der Analysevorrichtung (140) in einem Trainings-Modus zumindest ein Modell-Last- Weg-Diagramm mit jeweiligen Modell-Kurvenpunkten bereitgestellt wird, welches auf eine vordefinierte Bezugsgröße normiert wird, und zumindest zwei Teilmengen der Modell- Kurvenpunkte auf Basis maschinellen Lernens als ein erstes und zumindest ein zweites Merkmal erfasst werden, und das erste und das zumindest eine zweite Merkmal in Form zumindest eines Random- Forest-Modells mit einem Kmeans- Algorithmus erzeugt und trainiert wird, und in einem Betriebs-Modus die Betriebs-Kurvenpunkte auf die Bezugsgröße normiert werden und geprüft wird, ob eine Ähnlichkeit zumindest einer Teilmenge der Betriebs- Kurvenpunkte zu dem zumindest einen Random- Forest-Modell vorliegt, und falls zutreffend, die Betriebseigenschaft der Pumpe (1) daraus bestimmt wird.
2. Verfahren nach dem vorhergehenden Anspruch, wobei zumindest zwei Random- Forest-Modelle gebildet werden, welche zueinander eine niedrige Korrelation aufweisen.
3. Verfahren nach Anspruch 2, wobei die zumindest zwei Random- Forest-Modelle mit niedriger Korrelation dadurch erzeugt werden, dass jeweils ein Punkt aus der Menge der Betriebs-Kurvenpunkte zufällig ausgewählt wird und mit Ersetzen aus der Menge der Betriebs- 30
Kurvenpunkte erfolgt . Verfahren nach Anspruch 2 , wobei die zumindest zwei Random- Forest-Modelle mit niedriger Korrelation dadurch erzeugt werden, dass eine Teilmenge beim Auftrennen eines Knotens in einem Random- Forest-Modell weiter berücksichtigt wird . Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 4 , wobei eine Abfolge des ersten und des zumindest einen zweiten Merkmals innerhalb eines Pumpzyklus im Betrieb der Pumpe ( 1 ) im j eweiligen Random- Forest-Modell bei der Bestimmung der Betriebseigenschaft der Pumpe ( 1 ) berücksichtigt wird . Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche , wobei das erste oder das zumindest eine zweite Merkmal einen Abstand von Betriebs-Kurvenpunkten im Betriebs-Last- Weg-Diagramm ( DC1-DC5 ) umfasst . Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche , wobei der Motor ( 3 ) elektrisch betrieben wird und das Erfassungsmittel ( 130 ) dazu eingerichtet ist , die elektrische Leistungsaufnahme des Motors ( 3 ) während dessen Betrieb zu erfassen, aus welcher die Betriebseigenschaften der Pumpe ( 1 ) bestimmt werden . Computerprogramm, umfassend Befehle , welche bei deren Aus führung durch einen Computer diesen veranlassen, das Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche aus zuführen . Elektronisch lesbarer Datenträger mit darauf gespeicherten lesbaren Steuerinformationen, welche zumindest ein Computerprogramm nach dem vorhergehenden Anspruch umfassen und derart ausgestaltet sind, dass sie bei Verwendung des Datenträgers in einer Recheneinrichtung ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7 durchführen. . Datenträgersignal, welches das Computerprogramm nach Anspruch 8 überträgt. . Analysevorrichtung (140) mit einem Speicher (150) zur Bestimmung einer Betriebseigenschaft einer Gestänge- Tief pumpe ( 1 ) , welche dazu eingerichtet ist, ein bereitgestelltes Be- triebs-Last-Weg-Diagramm (DC1-DC5) mit dem Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7 zu analysieren, und daraus die Betriebseigenschaft zu ermitteln. . Pumpsystem (100) zur Bestimmung einer Betriebseigenschaft einer Gestänge-Tiefpumpe (1) , wobei die Pumpe (1) einen Pump-Kopf (110, 111) aufweist, welcher über ein Gestänge (5, 10) mit einem Kinematik- Wandler (120) verbunden ist, und der Kinematik-Wandler
(120) im Betrieb von einem Motor (3) angetrieben wird, und ein Erfassungsmittel (130) , welches dazu eingerichtet ist, ein Last-Weg-Diagramm der Pumpe (1) mit Kurvenpunkten zu erfassen und bereitzustellen, sowie eine Analysevorrichtung (140) mit einem Speicher (150) nach dem vorhergehenden Anspruch, welche dazu eingerichtet ist, aus dem bereitgestellten Betriebs-Last-Weg-Diagramm (DC1-DC5) die Betriebseigenschaft zu ermitteln.
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