本文關鍵詞：油井結蠟故障智能診斷與電熱除蠟技術的研究

  更多相關文章： 油井結蠟故障 示功圖 數(shù)學形態(tài)學 支持向量機 電熱除蠟

【摘要】：石油是當今世界主要的能源產品,石油在世界各國中所占的能源消耗比都非常高,因此石油開采對于每個國家來說都是非常的重要。在石油開采中,基本上所有的產油國都會遇到抽油設備和輸油設備的結蠟問題。當抽油設備發(fā)生結蠟故障時,抽油機載荷增加,有可能造成抽油井卡蠟等事故從而影響正常安全生產作業(yè);當結蠟故障發(fā)生在輸油設備時,輸油管道上附著的蠟會降低油液的流動速度,縮小管道的直徑,甚至造成蠟堵。結蠟故障將會影響油井的采油效率和經濟效益,如何準確、迅速的診斷出抽油系統(tǒng)的結蠟故障成為石油領域的重要研究方向,針對油井結蠟問題,本文主要從油井載荷信號參數(shù)的提取和顯示、抽油井數(shù)學模型的建立、結蠟故障診斷方法的研究和電熱除蠟技術的應用這四部分進行全面探索,本文的主要研究成果和結論如下:(1)示功圖作為判斷油井生產狀態(tài)的重要依據(jù),也是診斷故障重要的技術資料,其參數(shù)的測量和繪制將直接影響故障診斷的準確率。本文首先介紹了抽油系統(tǒng)工作的基本原理和示功圖的相關概念,并選擇CSF-3GB型載荷傳感器對抽油井的載荷參數(shù)進行測量、顯示,其中包括對傳感器信號的轉換、穩(wěn)壓電路和A/D轉換器以及最終的數(shù)據(jù)處理顯示系統(tǒng)的設計。(2)在完成示功圖載荷參數(shù)的提取后,接著進行有桿抽油系統(tǒng)數(shù)學模型的建立。根據(jù)抽油系統(tǒng)機械物理關系得到邊界條件、初始條件和連續(xù)性條件,利用傅里葉變換方法實現(xiàn)對Gibbs波動方程的求解,最終將地面載荷函數(shù)和位移函數(shù)轉換為井下泵的載荷函數(shù)和位移函數(shù)。(3)抽油系統(tǒng)故障診斷方法主要是通過分析示功圖進行,結蠟故障診斷也是通過分析結蠟故障示功圖的特征參數(shù)來完成的。在從遼河油田采油現(xiàn)場實測的36幅不同工況的示功圖,首先利用數(shù)學形態(tài)學理論對實測示功圖進行預處理,去除無用信息,使示功圖保留用于故障診斷的形狀特征;接著以七階矩作為示功圖的特征參數(shù),完成對結蠟故障診斷數(shù)據(jù)庫的建立;最后利用支持向量機理論完成對結蠟故障的實驗仿真。仿真結果表明支持向量機能夠準確有效地識別結蠟故障,實現(xiàn)油井結蠟智能診斷。(4)當抽油井發(fā)生結蠟故障后,需要進行除蠟操作。本文首先對當前主流清除蠟方法進行比較并分析電熱除蠟的技術優(yōu)勢,設計的電熱除蠟系統(tǒng)主要由中頻電源和加熱電纜這兩部分組成。其中中頻電源使用交直交整流逆變電路輸出單相交流電并通過變壓器調壓,通過逆變電路中IGBT的控制對單相交流電的頻率進行改變。加熱電纜使用碳纖維材料作為發(fā)熱主體,在分析溫升實驗數(shù)據(jù),加熱電纜加熱效果明顯,加熱溫度滿足除蠟需要。
【關鍵詞】：油井結蠟故障 示功圖 數(shù)學形態(tài)學 支持向量機 電熱除蠟
【學位授予單位】：沈陽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TE358.2
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-16
• 1.1 課題的背景及意義11-12
• 1.1.1 課題的背景11
• 1.1.2 課題的意義11-12
• 1.2 國內外發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢12-15
• 1.2.1 油井結蠟故障診斷的研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 油井除蠟的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 課題研究內容15-16
• 第2章 有桿抽油系統(tǒng)示功圖與參數(shù)提取16-26
• 2.1 有桿抽油系統(tǒng)的組成及工作原理16-17
• 2.2 示功圖的分析17-19
• 2.2.1 示功圖的概念17
• 2.2.2. 理論示功圖17-19
• 2.3 油井載荷信號的采集和顯示19-25
• 2.3.1 載荷傳感器19-20
• 2.3.2 信號采集電路20-22
• 2.3.3 顯示電路22-24
• 2.3.4 仿真與實驗結果24-25
• 2.4 本章小結25-26
• 第3章 有桿抽油系統(tǒng)模型的建立與求解26-35
• 3.1 一級桿情況下泵功圖的推導26-31
• 3.1.1 波動方程求解26-27
• 3.1.2 懸點位移和載荷方程的求解27-28
• 3.1.3 粘滯阻力系數(shù)求解28-29
• 3.1.4 特殊函數(shù)和系數(shù)求解29-31
• 3.2 多級桿情況下傅里葉系數(shù)的求解31-33
• 3.2.1 傅里葉系數(shù)的求解31-32
• 3.2.2 多級桿情況下泵的位移和載荷函數(shù)32-33
• 3.3 計算流程33-34
• 3.4 本章小結34-35
• 第4章 油井結蠟故障智能診斷35-57
• 4.1 泵功圖的預處理35-41
• 4.1.1 數(shù)學形態(tài)法35-36
• 4.1.2 示功圖預處理36-40
• 4.1.3 泵功圖的特征參數(shù)提取40-41
• 4.2 支持向量機的概念41-48
• 4.2.1 線性支持向量機42-44
• 4.2.2 非線性支持向量機44-47
• 4.2.3 核函數(shù)47
• 4.2.4 多分類支持向量機47-48
• 4.3 結蠟診斷模型建立及參數(shù)選擇48-53
• 4.3.1 仿真軟件Lib SVM工具箱介紹48-49
• 4.3.2 工具箱主要函數(shù)介紹49-50
• 4.3.3 泵功圖數(shù)據(jù)庫和相關特征參數(shù)數(shù)據(jù)50-51
• 4.3.4 懲罰因子C和核函數(shù)參數(shù)g的選擇51-53
• 4.4 結蠟診斷模型實驗及結果分析53-56
• 4.4.1 結蠟診斷實驗53-56
• 4.4.2 結蠟診斷實驗結果分析56
• 4.5 本章小結56-57
• 第5章 電熱除蠟系統(tǒng)原理及設計57-65
• 5.1 當前除蠟方法的比較57-58
• 5.2 電熱除蠟系統(tǒng)設計58-60
• 5.2.1 電熱除蠟系統(tǒng)原理58-59
• 5.2.2 電熱除蠟中頻電源設計59-60
• 5.2.3 電熱除蠟加熱電纜60
• 5.3 實驗平臺實物介紹60-62
• 5.4 溫升實驗結果及分析62-64
• 5.5 本章小結64-65
• 第6章 結論與展望65-67
• 參考文獻67-70
• 在學研究成果70-71
• 致謝71

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本文編號：1006840