抽油系统故障诊断与预测技术研究

抽油系统故障诊断与预测技术研究演讲人：日期:CATALOGUE目录02大数据驱动的故障预测技术01抽油系统故障概述03分层采油系统专项诊断方法04典型机械故障处理方案05技术应用与未来展望抽油系统故障概述01常见故障类型（偏磨/腐蚀/结垢）偏磨抽油杆和油管偏磨导致磨损，严重时会导致杆断或者管漏。腐蚀油井产出液中含有腐蚀性介质，导致抽油杆、油管及其附件的腐蚀。结垢油井生产过程中，由于温度、压力变化以及注入水的化学性质，易产生结垢现象。抽油效率低下抽油系统故障频繁发生，会导致维修成本、材料成本等不断增加。生产成本增加环境污染抽油系统故障可能导致原油泄漏，对环境造成污染。抽油系统故障会导致抽油效率低下，影响油井的产量。故障对生产效率的影响传统诊断方法的局限性依赖经验传统诊断方法主要依赖于工人的经验，准确性难以保证。无法定位故障实时性差传统诊断方法很难准确判断故障发生的具体位置。传统诊断方法通常需要停机检查，无法实时监测抽油系统的运行状态。123大数据驱动的故障预测技术02传感器数据采集通过安装在抽油系统上的各类传感器，实时采集运行数据，包括压力、温度、振动等。数据采集与特征参数统计数据预处理清洗数据、填补缺失值、异常值检测等，确保数据质量。特征参数统计计算数据的均值、方差、峰度、偏度等统计特征，为故障预测提供依据。主控因素相关性分析（LSTM神经网络应用）LSTM神经网络构建选择适合的LSTM神经网络结构，学习时间序列数据的长期依赖关系。030201特征选择与输入将预处理后的数据输入LSTM神经网络，进行特征选择和提取。相关性分析通过LSTM神经网络，分析主控因素与故障之间的关联关系，识别故障预兆。利用正常工况与故障工况之间的数据距离，计算故障工况指数，判断故障程度。故障工况指数计算模型基于距离的模型训练机器学习模型，如支持向量机、决策树等，对未知数据进行故障预测。基于机器学习的模型根据故障工况指数，设定预警阈值，为维修决策提供依据，降低故障损失。预警与决策支持分层采油系统专项诊断方法03建模方法基于流体动力学和油井生产原理，建立两层同步抽油系统的数学模型。模型内容包括油井流入动态、两层流压分布、抽油泵特性、抽油杆柱受力等。仿真分析利用建立的数学模型进行仿真分析，预测两层同步抽油系统的生产动态。优化方案根据仿真结果，优化两层同步抽油系统的生产参数和抽油泵设计。两层同步抽油系统建模基于应力波在空心抽油杆中的传播原理，分析应力波在泵筒和柱塞之间的传播特性。利用数值模拟方法，计算应力波在空心抽油泵中的传播过程。根据数值模拟结果，分析空心抽油泵的应力分布和强度。依据应力分布和强度，判断空心抽油泵的故障类型和位置。空心泵应力波数值分析法应力波理论数值模拟应力分布故障诊断反问题计算法与示功图诊断反问题计算法通过测量油井生产参数，反推抽油泵的运行状态。示功图分析利用示功图对抽油泵的载荷和位移进行监测和分析。故障识别结合反问题计算法和示功图分析，识别抽油泵的故障类型，如泵漏、杆断等。措施制定根据故障识别结果，制定相应的处理措施，提高油井的生产效率。典型机械故障处理方案04检测方法通过振动分析、声发射检测等技术手段，对曲柄销进行实时监测和数据采集，判断其是否存在松动。修复方法针对曲柄销松动的原因，采取相应的修复措施，如紧固螺栓、更换磨损件等，确保曲柄销与曲柄之间的紧固连接。曲柄销松动的检测与修复分析抽油机整机振动的成因，包括机械松动、不平衡、流体脉动等。振动原因根据振动原因，采取相应的控制措施，如优化结构设计、调整工作参数、安装减振器等，以降低整机振动幅度和噪声。控制策略抽油机整机振动控制策略连杆刮碰曲柄的预防措施预防措施通过优化连杆和曲柄的设计、提高制造精度、加强装配质量控制等方法，避免连杆与曲柄发生刮碰。同时，还可以采取定期检修、润滑等措施，减少磨损和故障的发生。刮碰原因分析连杆与曲柄刮碰的原因，包括运动轨迹干涉、制造误差等。技术应用与未来展望05中石油专利技术实施案例专利一抽油机井远程监控及故障诊断系统：利用传感技术、数据传输技术和计算机技术，实现抽油机井的远程监控和故障诊断，提高采油效率和安全性。专利二油井生产动态分析预测技术：通过油井生产数据的实时监测和分析，建立油井生产动态模型，预测油井生产趋势和故障，为生产决策提供依据。专利三抽油杆断脱智能识别与报警系统：采用机器学习和振动分析技术，自动识别抽油杆断脱故障，及时发出报警信息，保障采油安全。数据融合将不同来源、不同类型的数据进行融合，提高故障诊断的准确性和可靠性。多模型融合诊断趋势模型互补结合不同模型的优点，如神经网络、支持向量机等，构建多模型融合诊断系统，提升故障诊断的效率和精度。实时诊断利用实时数据对模型进行更新和优化，实现实时故障诊断和预测。智能化预测系统发展方向集成化将多个预测模型和方法集成在一个系统中，实现信息共享和协同预测，提高