[IT认证]抽油机井诊断技术专题.ppt

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1、抽油机井工况诊断技术,主要内容,一、抽油井计算机诊断的定义 二、抽油井诊断技术在理论和方法上的发展 三、诊断技术的理论基础 四、诊断技术的应用五、小结思考题及下讲内容预习,一、抽油井计算机诊断的定义,抽油井计算机诊断是根据实测光杆载荷和位移利用数学方法借助于计算机来求得各级抽油杆柱截面和泵上的载荷及位移，从而绘出井下示功图，并根据它们来判断和分析全套抽油设备的工作状况。主要有两部分：一是进行力学分析，将井口实测的光杆示功图转换成井下的泵功图，为故障诊断提供可靠的诊断依据；二是识别泵功图的故障特征，根据故障判别原则判断井下泵的故障。,一、抽油井计算机诊断的定义,具体内容包括：判断泵的工作状况计算

2、各级抽油杆顶部断面上的应力；估计泵口压力；判断油井潜能；计算活塞冲程和泵效；检验油管锚的机械状况；计算和绘制扭矩曲线，并进行平衡和功率的计算与分析。,二、抽油井诊断技术在理论和方法上的发展,1927年发明了光杆动力仪 20世际30年代初期，抽油井的故障诊断主要是以地面示功图为基础，依靠操作人员的经验进行定性分析和判断，因而误差较大。60年代初，美国Gibbs提出了以细长杆带粘滞阻尼的纵向振动偏微分方程，即波动方程，描述应力波在抽油杆中的传递过程，应用波动方程求解井下泵功图。,二、抽油井诊断技术在理论和方法上的发展,随后，国外首先引入人工智能专家系统方法，把专家经验和示功图样板输入计算机，利用模

3、式识别技术和知识获取对现场的有杆泵抽油井进行故障诊断。归结起来，有五个方面的进展：1Gibbs波动方程的应用 以波动方程为基础，利用数学方法可以求得抽油杆柱在任何时间的位移和负荷，从而得到井下泵功图。然后利用典型深井泵示功图分析图谱与现场得得到的井下泵功图进行比较，图形最为相似的典型泵功图所表示的故障就是所诊断的故障。,二、抽油井诊断技术在理论和方法上的发展,2故障树分析的应用 从有杆泵抽油设备的体系、结构、原理、工作情况以及现场故障的资料出发，对这个复杂的系统利用故障树进行简化，分析各个子系统和部件的工作情况，建立一个完整的系统故障树，利用现场经验、专家知识和地面功图的分析经验建立知识库，并

4、利用系统开发工具调度，根据检测特性找到故障发生的原因。,二、抽油井诊断技术在理论和方法上的发展,3三维诊断模型的应用 所谓三维，主要是指在抽油过程中抽油杆、液柱和油管三个运动系统之间的相互关系。根据力的合成，可以得到描述油管运动、抽油杆运动和液柱运动的偏微分方程组。作为一种理想模型，由于考虑了三个运动系统的多种力作用，所以，它在一定程度上弥补了井下泵功图失真的缺陷。4统计模式识别的应用 统计模式识别是以统计模式识别体系和有杆泵诊断的经验为基础，以规则网为诊断依据的。首先选择泵功图的特定参数，并转化为无量纲形式。然后和数据库中的故障样板匹配，进行模式识别。,二、抽油井诊断技术在理论和方法上的发展

5、,5波动方程和模式识别的应用 首先利用波动方程求得井下泵功图，并以实际经验和专家知识为基础，提取泵功图的特征，建立以井下泵功图的特性为基础的推理机制。然后和故障群文件中的典型泵功图进行比较、搜索和识别，从而得到最为相似的典型井下泵功图和可能的故障，以及故障解释。,三、诊断技术的理论基础,混合杆柱振动的简化模型,三、诊断技术的理论基础,根据弹性振动力学,可建立混合杆柱的纵向振动数学模型：对于抽油杆段的单元体：对于加重杆段的单元体：,三、诊断技术的理论基础,针对不同的边界，可形成求解抽油杆柱动力响应的诊断模型与预测模型：诊断模型：已知光杆位移u（0，t），光杆载荷F（0，t），求解泵的u（x，t）

6、及F（x，t）。行为预测模型：已知光杆位移u（0，t）及泵处载荷FP随泵处位移uP的变化规律FP（uP），求解u（x，t）及F（x，t）。,三、诊断技术的理论基础,边界条件与连续条件,顶部边界条件：即抽油杆在井口的位移可通过悬点光杆的运动分析得到。光杆位移u（0，t），光杆载荷F（0，t）抽油杆与加重杆连接处的连续条件为：,三、诊断技术的理论基础,抽油杆的在流体中的阻尼系数计算,-阻尼系数抽油杆直径 油管内径,三、诊断技术的理论基础,位移：,振动方程的有限差分解法,载荷：在故障诊断中，即已知井口的位移和载荷，求泵的载荷和位移。,四、利用模式识别技术识别井下示功图,模式识别系统要解决的基本问题是

7、：分类或标明一组事物。,对事物进行模式识别的主要步骤；第一步：将被识别的事物转化成适于计算机处理的形式。这种设备叫做转换器。第二步：特征提取。特征提取器也叫预处理器。它从不同景象的数据中提取有关系的信息，去掉无关的性质。第三步：将提取的信息用矢量或图形或列表表示以备分类器加工处理。,介绍三种对有杆抽油井故障诊断有效的模式识别方法：网格法(Grid Method)几何特征法矢量特征法,四、利用模式识别技术识别井下示功图,（一）网格法(Grid Method)网格法是一种简单的、直接的确定法。这种方法简便，容易编程且成功率比较高。网格法的工作步骤如下：1、井下示功图的正规化 在井下示功图的识别中，

8、只有其形状是重要的，而液载的实际值（示功图的y轴）和柱塞的行程（示功图的x轴）对模式识别是无关的。在正规化过程中，将井下示功图放到一个21的长方形中，使示功图与长方形的四边相切。如下图所示。,四、利用模式识别技术识别井下示功图,然后，将长方形分为网格，一般采用2010个网格。选取这种网格是因为它既可以描述示功图的形状，也不需要过多的计算机内存。,有网格的正规化示功图,四、利用模式识别技术识别井下示功图,（一）网格法(Grid Method)2、特征矩阵的形成 首先将所有网格赋0，然后将井下示功图轮廓线通过的网格赋1。这样就形成一个以0与1组成的矩阵，如下面左图所示。然后再将所有轮廓线内部的0都

9、换成1。进行的方法是按列搜索。轮廓线内赋1的示功图矩阵如下面右图所示。,为什么不按行搜索呢？因为示功图可能出现若干个峰值或若干个谷值，按行搜索不易确定某点到底在轮廓线内还是在轮廓线外。,由轮廓线为1其余为0组成的井下示功图矩阵,轮廓线内赋1的示功图矩阵,四、利用模式识别技术识别井下示功图,（一）网格法(Grid Method)3、分类器的建立 描述井下示功图特征的矩阵，称为“输入矩阵”。用同样方法可以将不同井下工况的标准示功图制成参考矩阵，下图就是一种中度液击的参考矩阵。,四、利用模式识别技术识别井下示功图,（一）网格法(Grid Method)3、分类器的建立 设aij表示输入示功图矩阵A的

10、元素值，而bij表示某一标准示功图的参考矩阵B的元素值。则两个矩阵的匹配值(cost of matching)R(A,B)以两个矩阵相应元素绝对值之和表示：,式中aij与bij分别为1或0。显然 R(A,B)值越小表示两个矩阵越相近。将输入矩阵与所有标准示功图的参考矩阵进行对比，将其值由小到大排队，则井下示功图所表示的可能泵况，应是匹配值最小的。这种方法称为绝对差分类器。,四、利用模式识别技术识别井下示功图,（一）网格法(Grid Method)4、灰度矩阵 如上所述的以0与1组成的矩阵的网格法的一个主要缺陷就是它不易区分有微小差别的示功图。如左下图的输入矩阵表示的示功图有四个圆角，而右下图输

11、入矩阵表示的示功图则表明有轻度液击。这两种示功图与满泵（油管锚定）的标准示功图（全为1的参考矩阵）进行对比，其匹配值都是20。解决这个问题的方法是将标准示功图的参考矩阵加“灰度”(gray level).,四、利用模式识别技术识别井下示功图,（一）网格法(Grid Method)4、灰度矩阵,上图为加了灰度的液击标准示功图的修正参考矩阵。可以看出在示功图轮廓线以内距轮廓线越远矩阵的元素值越高。反之在轮廓线以外距轮廓线越远元素值越低。而输入矩阵则不加灰度。,四、利用模式识别技术识别井下示功图,（一）网格法(Grid Method)4、灰度矩阵,加灰度以后，表示了网格距轮廓线远近的信息。这时匹配值

12、按下式计算：,式中f(bij)是由下式确定的：,若 且 则 且 则 除此之外，,四、利用模式识别技术识别井下示功图,（二）矢量法 矢量法就是将一待识别的井下示功图以2n维矢量A2n表示，然后与用同样矢量表示方法的标准示功图B2n(1),B2n(2)进行对比。对比的方法是将A2n,B2n(i),看作是2n维空间矢量，其夹角 最小的B2n(i)应视为与A2n最相近的示功图。,四、利用模式识别技术识别井下示功图,（二）矢量法这种方法的主要步骤如下：,1、将井下示功图无量纲化 将井下示功图的载荷与位移进行无量纲标定在1与2之间。无量纲泵载荷以Wd表示，无量纲泵位移以Sd表示，则,式中：任一点泵载荷 泵

13、最大载荷 泵最小载荷 任一点泵位移 泵最大位移 泵最小位移,四、利用模式识别技术识别井下示功图,（二）矢量法,2、特征矩阵 将2n个元素（n个无量纲载荷，n个无量纲位移）组成的矢量按不同方法进行排列。（如：等位移间隔，等时间间隔，等弧长间隔，等载荷间隔，或先排载荷后排位移，也可以交互排列）。这样就组成2n维矢量。,四、利用模式识别技术识别井下示功图,（二）矢量法,2、特征矩阵注意：标准示功图与待识别的示功图的排列方法要一致。特征矢量形成以后要将每个矢量进行正规化，使其模为1。如：则其模为,正规化后的矢量应为：,对标准示功图B应为：,四、利用模式识别技术识别井下示功图,（二）矢量法,3、分类器

14、待识别矢量A与每一标准示功图(i=1,2,K)的点积就表示该矢量与 夹角 的余弦,则 最大值的 即为可能最相近的示功图。,四、利用模式识别技术识别井下示功图,五、利用专家系统实现诊断的人工智能化,（一）概述 1、什么是专家系统（1）专家系统处理现实世界中提出的需要由专家来分析和判断的复杂问题；（2）专家系统利用专家推理方法的计算机模型来解决问题，并且如果专家系统所解决的问题和专家要解决的问题可相比较的话，专家系统应该得到和专家相同的结论。,上图为常规程序与专家系统的比较,（一）概述 1、什么是专家系统由此可知：专家系统是一个用基于知识的程序设计方法建立起来的计算机系统。它拥有某个特殊领域内专家

15、的知识和经验，并能够像专家那样运用这些知识。通过推理，在那个领域内做出智能决策。,（一）概述 2、专家系统的组成专家系统主要由知识库和推理机两部分组成，如图所示,五、利用专家系统实现诊断的人工智能化,（一）概述 2、专家系统的组成（1）知识库 知识工程师从专家那里提取某个领域的专门知识并编码 储存于系统的知识库(Knowledge base)中。,抽油井故障诊断知识库以规则的格式出现，以一系列逻辑的IF-THEN-ELSE语句实现。这些规则使专家对油井某一特殊问题领域的推理过程模型化。这种规则格式可以加快知识的编码，使非专家容易理解，并容易修改。,五、利用专家系统实现诊断的人工智能化,（一）概

16、述 2、专家系统的组成（2）推理机(Inference engine 或 Reasoning machine)推理机具有进行推理的能力，即能够根据知识推导出结论，而不是简单地去搜索现成的答案。推理分为“正向推理”(Forward chaining);“反向推理”(Backward chaining)以及“正反向推理”(Forward and Backward chaining)三种。,正向推理：该过程就是由原始数据和事实出发向结论方向的推理，即所谓事实驱动方式。推理过程：系统根据用户提供的原始信息，在知识库中寻找能够与之匹配的规则。若找到，则将该知识块的结论部分作为中间结果。利用这个中间结果继

17、续与知识库中的规则匹配，直到得出最终结论。,反向推理：该过程是由结论开始，即先提出假设，然后寻找必须的 证据以证明该结论成立或不成立，即所谓目标驱动方 式。当所需的证据与用户提供的原始信息相匹配时，推理成功。,正反向推理：该过程是先根据原始信息通过正向推理帮助提出假设，再向反向推理进一步寻找支持假设的证据，反复这个过 程。,五、利用专家系统实现诊断的人工智能化,（一）概述 2、专家系统的组成 另外，建立专家系统还要靠专家系统外壳(Expert System Shell),它是一个商业性程序，其中包括推理机和发展专家系统的框架。值得注意的是：一个专家系统是非静止的，可以不断增强其性能与可信度。,

18、五、利用专家系统实现诊断的人工智能化,（一）概述 3、专家系统在石油工业中的应用 专家系统在石油工业中应用是从八十年代初期开始的。傅雷和斯文诺斯建立了第一个分析泵况的专家系统EXPROD.该系统应用模式识别技术和知识库以推断抽油系统可能发生的问题。输入的数据是由专家系统签名的一个赋值程序完成的。该系统只适用于常规式抽油机。戴维斯等于1981年研制出称作“DIPMETER ADVISOR”（倾角仪顾问）的专家系统以分析地层倾角仪数据。艾普特于1985年提出了如何使用测井曲线专家系统。索拉诺于1984年提出帮助结局钻头挤进的专家系统。斯塔兹曼等提出能够处理两口井测井曲线相关问题的专家系统。戴瑞克等

19、于1988年研制出有杆抽油井故障诊断专家系统。斯文诺斯于1988年研制出RODSTAR的有杆泵系统设计的专家系统。,五、利用专家系统实现诊断的人工智能化,（二）抽油井故障诊断专家系统 1、建立有杆泵抽油井故障诊断专家系统的步骤,（1）问题域的定义：要建立一个专家系统，首先要确定系统所要解决的问题与所需要提供的信息。有杆抽油井所遇到的问题很多，我们把问题限制在抽油泵与杆柱的故障。再限定一个时期只发生一个简单的故障，从断抽油杆到凡尔漏失或其它常遇到的故障。这样限制了诊断的范围就使专家系统较容易建立。,（2）知识的获取：写出初步的诊断规则，然后请诊断专家评论这些规则，提出对这些规则的修改意见。这些规

20、则一共42条。,五、利用专家系统实现诊断的人工智能化,（二）抽油井故障诊断专家系统 1、建立有杆泵抽油井故障诊断专家系统的步骤 下图为由专家系统突出的识别气体影响的规则及其图形解释。,诊断规则IF(若)根据计算数据(API RP 11L)的正常运行条件，以及假设井下示功图使其他影响，以及 测量产液量Qp0，以及 测量Pr2MPaTHEN(于是)存在问题使气体影响，概率7/10ADVICE(建议)1）减小泵的空间，或 2）安装气锚，或 3）减小泵效，或 4）改变泵型号以增加体积效率,气体影响诊断规则的图形解释,五、利用专家系统实现诊断的人工智能化,（二）抽油井故障诊断专家系统 1、建立有杆泵抽油

21、井故障诊断专家系统的步骤,（3）填充：在从专家哪里获取知识后，应将其编码。在建立专家系统原型时，使用了叫做EXSYS的商业专家系统外壳，此外，还要有一些赋值程序以产生必要的数据。在此基础上建立了专家系统的工作软件。,（4）试验：这个工作就是将系统拿到油田进行试验以验证系统的准确性与性能。在这个步骤，往往还要改进规则和补充辅助程序以产生补充数据。专家也帮助对系统进行检查和改进。,五、利用专家系统实现诊断的人工智能化,（二）抽油井故障诊断专家系统 2、有杆抽油井故障诊断专家系统的结构 有杆抽油井故障诊断专家系统的结构由三部分组成，其结构框图如图所示：,五、利用专家系统实现诊断的人工智能化,（二）抽

22、油井故障诊断专家系统 2、有杆抽油井故障诊断专家系统的结构,（1）专家系统程序：在专家系统外壳EXSYS内部包含有知识库和推理机。这里面包含了从访问专家那里获取的规则。此外，还有两个支持程序。一个叫SLIP，一个叫RBREAK。SLIP主要计算由于液载产生的抽油杆和油管（如果油管未锚定）的伸长（或缩短）造成的冲程损失，这部分损失在计算游动凡尔漏失时应当去掉。RBREAK主要计算抽油杆断脱及确定断脱位置的。,五、利用专家系统实现诊断的人工智能化,（2）用户接口：通过解释过程指导用户，并向专家系统提供所收集的资料。,（二）抽油井故障诊断专家系统 2、有杆抽油井故障诊断专家系统的结构,五、利用专家系

23、统实现诊断的人工智能化,（3）辅助程序：主要用于产生和提供必要的数据：1）API：是一个根据API RP 11L标准，使用常规式抽油机的设计程序。如果诊断一口井，没有过去运转时测量的性能的话，就以API设计数据为准进行对比。但是API的计算模型受其假设的限制，故此标准连通其结论的可信度较低。2）DHOLE:是根据S.G.吉布思方程用付氏级数法，以地面示功图的数据为边界条件，计算出泵示功图，同时计算出液载、泵入口压力(pi)和泵排量。,（二）抽油井故障诊断专家系统 2、有杆抽油井故障诊断专家系统的结构,五、利用专家系统实现诊断的人工智能化,（3）辅助程序：3）VIEW:这个程序帮助用户根据井下示

24、功图的特征识别可能的泵况。程序给用户显示与泵示功图有关的各种典型示功图的图形，以便用户用视觉检查井下示功图，看它与哪个典型示功图相似。右下角图a表示对图b的实际泵示功图可能出现的三种泵况：气体影响，液击，气锁。同时程序还可以让用户选择用模式识别的方法，将实际泵示功图与所有贮存的典型示功图进行对比，然后排队选出前四个可能的故障。这两种方法都可以显示出对可能故障的解释。,（二）抽油井故障诊断专家系统 2、有杆抽油井故障诊断专家系统的结构,（3）辅助程序：4）SEG：该程序让用户将泵示功图分成许多很小线段，其目的是使用模式识别法时加快运行速度。5）MATCH：该程序编辑了模式识别法，将实际泵示功图与

25、贮存的标准示功图进行一一对比，最后按其接近的程度排队。,（二）抽油井故障诊断专家系统 2、有杆抽油井故障诊断专家系统的结构,五、利用专家系统实现诊断的人工智能化,（二）抽油井故障诊断专家系统 3、实例分析 某井的设计参数和地面示功图分别示于下表和下图：,五、利用专家系统实现诊断的人工智能化,（二）抽油井故障诊断专家系统 3、实例分析 专家系统分析步骤：1）运行API辅助程序以建立标准工作参数，如下表所示。该表最大的缺陷是缺少游动凡尔与固定凡尔试验数值。,五、利用专家系统实现诊断的人工智能化,（二）抽油井故障诊断专家系统 3、实例分析 专家系统分析步骤：2）运行DHOLE由测量的地面示功图产生井

26、下示功图（如图），然后由用户估算泵的性能参数（如表）：,五、利用专家系统实现诊断的人工智能化,（二）抽油井故障诊断专家系统 3、实例分析 专家系统分析步骤：3）由程序VIEW将泵示功图解释为气体影响或者无锚定情况下的严重液击。而由模式识别判定的最大可能是其他影响，液击排第6，如下表所示。,然而，当用户与专家系统对话时，系统用四个规则进行解释，由于上页中计算的泵入口压力为0.49MPa，小于2MPa，则决策树(下页给出解释)认为pi太小，不可能出现气体影响，且泵示功图两竖边向右斜向上，表明油管未锚定，最后诊断为液击。这就说明仅用模式识别技术，不一定能将问题准确识别出来。,五、利用专家系统实现诊断

27、的人工智能化,（二）抽油井故障诊断专家系统 4、决策树(Decision tree)上面的例子中提到在推理过程中使用了决策树，我们以游动凡尔和（或）柱塞漏失决策树为例描述专家系统的推理过程。,五、利用专家系统实现诊断的人工智能化,（二）抽油井故障诊断专家系统 4、决策树(Decision tree),六、诊断技术的应用,已知地面功图和生产数据来判断抽油设备的运行情况判断泵的工作状态及计算泵的排量计算各级杆柱的应力和分析合理性计算和分析抽油机扭矩、平衡,混合抽油杆柱抽油系统工况诊断软件,六、诊断技术的应用,（注：图中的3个功图从上到下依次为一、二抽油杆顶端面和泵功图）用诊断模型法计算的各级杆功图

28、和泵功图,利用计算机诊断模型可以将”波动严重”的地面功图,处理成比较容易辨认的泵功图,从而提高了抽油工况诊断的准确性。,六、诊断技术的应用,六、诊断技术的应用-判断泵的工作状态及计算泵的排量,六、诊断技术的应用-计算各级杆柱的应力和分析合理性,六、诊断技术的应用-计算和分析抽油机扭矩、平衡,六、诊断技术的应用-计算和分析抽油机扭矩、平衡,六、诊断技术的应用-计算和分析抽油机扭矩、平衡,小结,1、国内外对抽油井工作特性及其故障特点进行针对性的理论分析和诊断理论的应用研究，已基本形成一个完整的理论体系。2、以Gibbs波动方程为基础，利用差分法和傅利叶级数法可以求得抽油杆柱在任何时间的位移和载荷，从而得到井下泵功图。3、通过对井下泵功图的计算和分析，可获得泵的工作状态及泵的排量、杆柱组合受力分析、抽油机平衡情况等。,谢谢！,