本文選題：示功圖　切入點：加速度　出處：《河南科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：示功儀是油田生產(chǎn)維護(hù)用的一種常用儀表,對示功圖的分析是掌握油井產(chǎn)量、能耗、泵況等多種狀態(tài)的重要手段。抽油機(jī)運動周期作為示功圖的重要參數(shù),其準(zhǔn)確性直接影響示功圖的精度。常用的加速度二次積分算位移的方法中,僅利用加速度信號求取的周期存在誤差,而在油井抽油機(jī)正常工作過程中,懸點加速度、載荷、電動機(jī)功率及扭矩等物理量都是隨著抽油機(jī)負(fù)載的變化而發(fā)生周期性變化的�；诖�,本文提出一種多傳感器融合的抽油機(jī)運動周期的計算方法。本文主要具體研究內(nèi)容和結(jié)論概括如下:1、通過對抽油機(jī)井系統(tǒng)、懸點運動方程、理論示功圖進(jìn)行分析并結(jié)合現(xiàn)場實際環(huán)境,發(fā)現(xiàn)實測信號中不僅混有許多噪聲,而且由于抽油機(jī)負(fù)載變化,上下沖程中加速度信號波峰有偏心,并不是簡單的正弦波;此外加速度、載荷、電功率、扭矩等隨負(fù)載變化的周期信號頻率非常低;進(jìn)一步論證了單一加速度信號計算位移的局限性。基于此提出了總體方案,選用抽油機(jī)的加速度、載荷、電功率信號作為輸入,借助多傳感器融合技術(shù),設(shè)計抽油機(jī)運動周期的計算方法。2、為了提高周期的測量精度,對比分析多種濾波算法對加速度、載荷、功率信號預(yù)處理效果,通過理論分析和仿真實例證明Meyer小波更適合對低頻非平穩(wěn)加速度進(jìn)行處理,卡爾曼濾波對功率信號有良好的處理效果,復(fù)合濾波算法對相對變化平穩(wěn)的載荷信號也有良好的處理效果。3、通過對比時域的極值點歸并法,頻域M-Rife算法及函數(shù)擬合等周期算法,結(jié)果表明,頻域M-Rife算法對功率信號周期計算更加準(zhǔn)確;極值點歸并法對載荷信號進(jìn)行周期計算效果更好;對于擬合法,原始信號直接進(jìn)行函數(shù)擬合,發(fā)現(xiàn)噪聲干擾過大擬合效果不佳。對預(yù)處理后的信號選用不同階次正弦函數(shù)類擬合疊加,通過比較殘差平方和、確定系數(shù)、均方根來評價擬合效果優(yōu)劣,對比后發(fā)現(xiàn)擬合法對加速度信號進(jìn)行周期計算更加合適。4、通過多次理論仿真,并且在長時間、大量實驗數(shù)據(jù)分析積累的基礎(chǔ)上,分析了實際生產(chǎn)中某油井連續(xù)50次預(yù)測的加速度,載荷,功率數(shù)據(jù),借助于MATLAB平臺進(jìn)行計算。在最終數(shù)據(jù)融合中,對比兩種確定加權(quán)因子的方法優(yōu)劣,確定選用基于模糊型指數(shù)信任度函數(shù)確定加權(quán)因子的方法計算出三種信號的權(quán)值,并最終計算出較準(zhǔn)確的抽油機(jī)運動周期。對比其他方法本文提出的算法能得出更高精度的周期值,達(dá)到理想的測試效果。
[Abstract]:The dynamometer is a kind of commonly used instrument for oil field production and maintenance. The analysis of indicator diagram is an important means of mastering oil well production, energy consumption, pump condition and so on. The motion period of pumping unit is an important parameter of indicator diagram. The accuracy of the method directly affects the accuracy of the indicator diagram. In the commonly used methods for calculating displacement by quadratic integration of acceleration, there are errors only in the period obtained by using the acceleration signal, but in the normal working process of the oil well pumping unit, the acceleration and load at the suspension point exist. The power and torque of the motor vary periodically with the load of the pumping unit. In this paper, a multi-sensor fusion method for calculating the motion period of pumping unit is proposed. The main contents and conclusions of this paper are summarized as follows: 1. By analyzing the theoretical indicator diagram and combining with the actual environment, it is found that the measured signal is not only mixed with a lot of noise, but also the peak of acceleration signal is eccentric in the upper and lower stroke because of the variation of the load of the pumping unit, so it is not a simple sine wave. In addition, the frequency of periodic signals such as acceleration, load, electric power, torque and so on are very low. The limitation of calculating displacement by single acceleration signal is further demonstrated. Based on this, the overall scheme is proposed, and the acceleration of pumping unit is selected. Load, electric power signal as input, with the aid of multi-sensor fusion technology, the calculation method of pumping unit motion cycle is designed. In order to improve the measuring accuracy of the period, the comparison and analysis of various filtering algorithms for acceleration, load, Through theoretical analysis and simulation examples, it is proved that Meyer wavelet is more suitable for processing low frequency non-stationary acceleration, and Kalman filter has good processing effect on power signal. The composite filtering algorithm also has a good processing effect on the load signal with relatively stable variation. By comparing the time domain extremum merging method, the frequency domain M-Rife algorithm and the function fitting algorithm, the results show that, Frequency domain M-Rife algorithm is more accurate for power signal cycle calculation; extreme point merging method is more effective for load signal cycle calculation; for fitting method, the original signal is directly fitted by function. It is found that the noise interference is too large and the fitting effect is not good. Different order sinusoidal functions are used to fit the pre-processed signals. By comparing the sum of squared residuals, the coefficients and root-mean-square are determined to evaluate the fit effect. After comparison, it is found that the fitting method is more suitable for calculating the period of acceleration signal. Through many theoretical simulations, and on the basis of a long time, a large number of experimental data are analyzed and accumulated. The acceleration, load and power data of an oil well for 50 successive times in actual production are analyzed and calculated by means of MATLAB platform. In the final data fusion, the advantages and disadvantages of two methods for determining weighting factors are compared. The method of determining weighting factor based on fuzzy exponential trust function is chosen to calculate the weights of three kinds of signals. Finally, the accurate motion period of the pumping unit is calculated, and the period value with higher accuracy can be obtained by the algorithm proposed in this paper, which can achieve the ideal test effect.
【學(xué)位授予單位】：河南科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TE933.1

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本文編號：1661629