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基于磁記憶技術的退役抽油桿剩余壽命評估

發(fā)布時間:2017-03-18 13:01

  本文關鍵詞:基于磁記憶技術的退役抽油桿剩余壽命評估,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:目前,在眾多的采油方式中,有桿抽油所占的比重很大,一旦抽油桿發(fā)生斷脫事故,整個油井將被迫停產。因此,油田一般在抽油桿達到使用期限后即進行更換,更換下的抽油桿除了少數彎曲變形較嚴重不能修復外,多數仍是可以修復的。目前可再制造性檢測手段缺失,大多以目測為主,導致修復率偏低,很多經再制造可以修復的毛坯被直接報廢。因此,需要對再制造毛坯進行篩選,而剩余壽命將直接決定其是否具有再制造價值。為此,本文提出一種用于退役抽油桿剩余壽命評估的方法,對再制造毛坯篩選有重要的指導意義和工程實用價值。本文通過COMSOL模擬磁記憶檢測機理,通過疲勞拉-拉試驗研究磁記憶信號的變化規(guī)律,并利用參數優(yōu)化的支持向量機模型預測剩余壽命。具體來說,本文主要在以下幾個方面展開了探索和研究:基于力-磁耦合模型,運用COMSOL有限元軟件模擬磁記憶檢測機理,通過靜磁學分析和應力磁場分析分別模擬僅在地磁場作用下的漏磁場分布和在應力及地磁場共同作用下的漏磁場分布,對比驗證了力磁效應。通過對預制溝槽抽油桿試件的拉-拉疲勞試驗,利用磁記憶檢測儀在線測量試件表面的磁記憶信號,研究了磁記憶信號在不同循環(huán)次數下的變化規(guī)律;并提取了切向幅值、法向峰峰值和切向法向合成磁場梯度最大值指標,研究表明三種特征值與疲勞壽命之間存在著對應關系。在此基礎上,進一步提取了表征疲勞損傷的特征值:切向平均波動能量、法向平均波動能量、切向梯度極限狀態(tài)系數和法向區(qū)域信號強度變化率。將上述特征值作為支持向量機模型的輸入,將百分比歸一化的退役抽油桿使用壽命作為模型的輸出值,建立了基于支持向量機的疲勞壽命預測模型,結果表明預測值與實測值具有較好的分布趨勢。同時探討了支持向量機參數對預測精度的影響。為了提高預測精度,分別利用遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法和網格尋優(yōu)法對支持向量機核參數和懲罰因子進行優(yōu)化,基于優(yōu)化后的支持向量機模型預測精度大大提高,能夠滿足工程需求。并提出了一種評估特征值貢獻度的方法。
【關鍵詞】:退役抽油桿 壽命評估 支持向量機 磁記憶技術
【學位授予單位】:東北石油大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TE933.2
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-9
  • 第一章 緒論9-15
  • 1.1 選題目的及研究意義9
  • 1.2 國內外研究與發(fā)展現狀9-13
  • 1.2.1 剩余壽命評估方法研究現狀9-11
  • 1.2.2 退役抽油桿檢測研究現狀11-13
  • 1.3 課題研究的內容13-15
  • 第二章 磁記憶檢測機理與仿真分析15-24
  • 2.1 磁記憶檢測原理15-16
  • 2.2 COMSOL仿真軟件簡介16
  • 2.3 仿真原理16-18
  • 2.3.1 力磁耦合關系模型16-17
  • 2.3.2 仿真思路及流程17-18
  • 2.4 有限元模型建立及網格劃分18-19
  • 2.4.1 模型的建立18
  • 2.4.2 網格劃分18-19
  • 2.5 仿真結果分析19-23
  • 2.5.1 靜磁學分析19-20
  • 2.5.2 應力磁場分析20-23
  • 2.6 本章小結23-24
  • 第三章 退役抽油桿疲勞損傷檢測的試驗研究24-35
  • 3.1 試驗設備及檢測方案24-26
  • 3.1.1 試件準備24-25
  • 3.1.2 試驗儀器25-26
  • 3.1.3 試驗方案26
  • 3.2 試驗結果26-30
  • 3.2.1 加載前后磁信號的變化27-28
  • 3.2.2 循環(huán)過程中磁信號變化28-29
  • 3.2.3 斷裂前后磁記憶信號變化29-30
  • 3.3 結果分析與討論30-33
  • 3.4 本章小結33-35
  • 第四章 支持向量機模型的建立與壽命評估35-45
  • 4.1 支持向量機機理35-36
  • 4.2 特征參量提取36-40
  • 4.3 支持向量機模型的驗證40-42
  • 4.4 參數對支持向量機預測精度的影響42-43
  • 4.5 本章小結43-45
  • 第五章 基于優(yōu)化參數的支持向量機預測抽油桿剩余壽命45-56
  • 5.1 參數優(yōu)化45-51
  • 5.1.1 基于遺傳算法的支持向量機參數優(yōu)化45-47
  • 5.1.2 基于粒子群優(yōu)化算法的支持向量機參數優(yōu)化47-49
  • 5.1.3 基于網格尋優(yōu)的支持向量機參數優(yōu)化49-51
  • 5.2 退役抽油桿剩余壽命預測51-53
  • 5.2.1 基于GA-SVM的剩余壽命預測51-52
  • 5.2.2 基于PSO-SVM的剩余壽命預測52
  • 5.2.3 基于Grid Search-SVM的剩余壽命預測52-53
  • 5.3 四種預測對比分析53-54
  • 5.4 特征值對壽命預測的敏感度分析54-55
  • 5.5 本章小結55-56
  • 結論56-58
  • 參考文獻58-63
  • 作者簡介、發(fā)表文章及研究成果目錄63-65
  • 致謝65-66

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本文編號:254456

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