本文關(guān)鍵詞：油井結(jié)蠟故障智能診斷與電熱除蠟技術(shù)的研究

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【摘要】：石油是當(dāng)今世界主要的能源產(chǎn)品,石油在世界各國(guó)中所占的能源消耗比都非常高,因此石油開采對(duì)于每個(gè)國(guó)家來說都是非常的重要。在石油開采中,基本上所有的產(chǎn)油國(guó)都會(huì)遇到抽油設(shè)備和輸油設(shè)備的結(jié)蠟問題。當(dāng)抽油設(shè)備發(fā)生結(jié)蠟故障時(shí),抽油機(jī)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(chǎn)作業(yè);當(dāng)結(jié)蠟故障發(fā)生在輸油設(shè)備時(shí),輸油管道上附著的蠟會(huì)降低油液的流動(dòng)速度,縮小管道的直徑,甚至造成蠟堵。結(jié)蠟故障將會(huì)影響油井的采油效率和經(jīng)濟(jì)效益,如何準(zhǔn)確、迅速的診斷出抽油系統(tǒng)的結(jié)蠟故障成為石油領(lǐng)域的重要研究方向,針對(duì)油井結(jié)蠟問題,本文主要從油井載荷信號(hào)參數(shù)的提取和顯示、抽油井?dāng)?shù)學(xué)模型的建立、結(jié)蠟故障診斷方法的研究和電熱除蠟技術(shù)的應(yīng)用這四部分進(jìn)行全面探索,本文的主要研究成果和結(jié)論如下:(1)示功圖作為判斷油井生產(chǎn)狀態(tài)的重要依據(jù),也是診斷故障重要的技術(shù)資料,其參數(shù)的測(cè)量和繪制將直接影響故障診斷的準(zhǔn)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(guān)概念,并選擇CSF-3GB型載荷傳感器對(duì)抽油井的載荷參數(shù)進(jìn)行測(cè)量、顯示,其中包括對(duì)傳感器信號(hào)的轉(zhuǎn)換、穩(wěn)壓電路和A/D轉(zhuǎn)換器以及最終的數(shù)據(jù)處理顯示系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。(2)在完成示功圖載荷參數(shù)的提取后,接著進(jìn)行有桿抽油系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的建立。根據(jù)抽油系統(tǒng)機(jī)械物理關(guān)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(shí)現(xiàn)對(duì)Gibbs波動(dòng)方程的求解,最終將地面載荷函數(shù)和位移函數(shù)轉(zhuǎn)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(jìn)行,結(jié)蠟故障診斷也是通過分析結(jié)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(chǎng)實(shí)測(cè)的36幅不同工況的示功圖,首先利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論對(duì)實(shí)測(cè)示功圖進(jìn)行預(yù)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(duì)結(jié)蠟故障診斷數(shù)據(jù)庫(kù)的建立;最后利用支持向量機(jī)理論完成對(duì)結(jié)蠟故障的實(shí)驗(yàn)仿真。仿真結(jié)果表明支持向量機(jī)能夠準(zhǔn)確有效地識(shí)別結(jié)蠟故障,實(shí)現(xiàn)油井結(jié)蠟智能診斷。(4)當(dāng)抽油井發(fā)生結(jié)蠟故障后,需要進(jìn)行除蠟操作。本文首先對(duì)當(dāng)前主流清除蠟方法進(jìn)行比較并分析電熱除蠟的技術(shù)優(yōu)勢(shì),設(shè)計(jì)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(diào)壓,通過逆變電路中IGBT的控制對(duì)單相交流電的頻率進(jìn)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(shí)驗(yàn)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(guān)鍵詞】：油井結(jié)蠟故障 示功圖 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) 支持向量機(jī) 電熱除蠟
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢(shì)12-15
• 1.2.1 油井結(jié)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?jī)?nèi)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(hào)的采集和顯示19-25
• 2.3.1 載荷傳感器19-20
• 2.3.2 信號(hào)采集電路20-22
• 2.3.3 顯示電路22-24
• 2.3.4 仿真與實(shí)驗(yàn)結(jié)果24-25
• 2.4 本章小結(jié)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(jí)桿情況下泵功圖的推導(dǎo)26-31
• 3.1.1 波動(dòng)方程求解26-27
• 3.1.2 懸點(diǎn)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(jí)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(jí)桿情況下泵的位移和載荷函數(shù)32-33
• 3.3 計(jì)算流程33-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第4章 油井結(jié)蠟故障智能診斷35-57
• 4.1 泵功圖的預(yù)處理35-41
• 4.1.1 數(shù)學(xué)形態(tài)法35-36
• 4.1.2 示功圖預(yù)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(jī)的概念41-48
• 4.2.1 線性支持向量機(jī)42-44
• 4.2.2 非線性支持向量機(jī)44-47
• 4.2.3 核函數(shù)47
• 4.2.4 多分類支持向量機(jī)47-48
• 4.3 結(jié)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(kù)和相關(guān)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(jié)蠟診斷模型實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析53-56
• 4.4.1 結(jié)蠟診斷實(shí)驗(yàn)53-56
• 4.4.2 結(jié)蠟診斷實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析56
• 4.5 本章小結(jié)56-57
• 第5章 電熱除蠟系統(tǒng)原理及設(shè)計(jì)57-65
• 5.1 當(dāng)前除蠟方法的比較57-58
• 5.2 電熱除蠟系統(tǒng)設(shè)計(jì)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(shè)計(jì)59-60
• 5.2.3 電熱除蠟加熱電纜60
• 5.3 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)實(shí)物介紹60-62
• 5.4 溫升實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析62-64
• 5.5 本章小結(jié)64-65
• 第6章 結(jié)論與展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-70
• 在學(xué)研究成果70-71
• 致謝71

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