基于示功图的游梁式抽油机井下故障诊断方法研究：精准解析与创新应用

基于示功图的游梁式抽油机井下故障诊断方法研究：精准解析与创新应用一、引言1.1研究背景在全球能源需求持续增长的大背景下，石油作为重要的战略能源，其开采工作的高效性与稳定性备受关注。游梁式抽油机作为石油开采中应用最为广泛的设备之一，在整个石油生产体系里占据着极为关键的地位。据相关统计数据表明，在当前的石油开采领域，有杆泵抽油方式在机械采油中占据主导地位，无论是井数还是产油量，都在机械采油中占据主要部分，而游梁式抽油机约占油井人工举升设备的95％，是油田使用最广泛的一种举升设备。游梁式抽油机具有结构简单、维修方便、操作稳定、适应性强等显著优点，这使得其在中小型油田中得到了广泛应用。它通过机械结构将井下的油水混合物抽出，适用于中低产油井的抽油作业，尤其在油井产量下降的情况下，依然能够保证相对稳定的采油能力。然而，由于抽油泵在井下的工况十分复杂，工作环境极其恶劣，不但受“机、杆、泵”抽油设备的影响，而且直接受到“砂、蜡、气、水”等因素的影响，导致游梁式抽油机的故障发生率较高。一旦出现故障，不仅会导致原油产量下降，增加维修成本，还可能对整个油田的生产运营产生严重影响。因此，及时准确地对游梁式抽油机的井下故障进行诊断，对于保障油田的高效生产、降低生产成本具有重要意义。示功图作为显示或体现抽油机井运行工况的主要方法，包含了有杆抽油系统在作业过程中的大量信息，是有杆抽油系统故障诊断的基础。通过对示功图的分析，可以获取抽油机的载荷、位移、功率等关键参数的变化情况，进而判断抽油机是否存在故障以及故障的类型和原因。基于示功图进行井下故障诊断，具有实时性强、准确性高、成本低等优点，能够为油田的生产管理提供有力的技术支持。因此，开展基于示功图的游梁式抽油机井下故障诊断方法研究，具有重要的现实意义和广阔的应用前景。1.2研究目的与意义本研究旨在深入剖析游梁式抽油机井下故障诊断的关键技术，通过对示功图的精准分析，构建一套高效、准确的故障诊断方法，以实现对游梁式抽油机井下故障的快速、精准识别，提升故障诊断的准确性和效率，降低石油开采成本，保障油田生产的连续性和稳定性。从理论层面来看，本研究将进一步丰富和完善基于示功图的故障诊断理论体系，为相关领域的研究提供新的思路和方法。通过对示功图特征参数的深入挖掘和分析，探索其与井下故障之间的内在联系，有助于揭示游梁式抽油机井下故障的发生机制和演变规律，为故障诊断技术的发展提供坚实的理论基础。在实际应用中，本研究成果具有重要的现实意义。一方面，准确、及时的故障诊断能够有效减少游梁式抽油机的停机时间，提高原油产量。据相关数据统计，一次故障导致的停机可能会造成数吨甚至数十吨原油产量的损失，而快速诊断并修复故障，可以使抽油机尽快恢复正常运行，保障原油的稳定产出。另一方面，通过提前发现潜在故障隐患，采取针对性的维护措施，能够降低设备维修成本，延长设备使用寿命。传统的故障诊断方法往往依赖人工经验，诊断准确性和及时性难以保证，容易导致设备故障的进一步恶化，增加维修难度和成本。而基于示功图的故障诊断方法能够实现对设备运行状态的实时监测和分析，及时发现故障迹象，为设备的预防性维护提供有力支持，从而降低设备的维修成本，提高设备的可靠性和稳定性。此外，高效的故障诊断方法还有助于优化油田生产管理，提高生产效率，增强企业的市场竞争力，推动石油工业的可持续发展。1.3国内外研究现状在游梁式抽油机井下故障诊断领域，国内外学者和研究机构进行了大量的研究工作，取得了一系列有价值的成果。国外在该领域的研究起步较早，技术相对成熟。早期，国外主要采用基于物理模型的故障诊断方法，通过建立抽油机系统的数学模型，对系统的运行状态进行模拟和分析。例如，美国学者[具体学者姓名1]提出了基于波动方程的抽油杆柱动力学模型，通过求解波动方程，得到抽油杆柱的载荷和位移分布，从而对抽油机的故障进行诊断。这种方法能够准确地描述抽油机系统的物理过程，但模型建立复杂，计算量大，对实际应用的要求较高。随着计算机技术和信号处理技术的发展，国外开始采用基于数据驱动的故障诊断方法。这些方法通过对大量的示功图数据进行分析和挖掘，提取故障特征，建立故障诊断模型。其中，人工神经网络在故障诊断中得到了广泛应用。如[具体学者姓名2]利用多层感知器神经网络对游梁式抽油机的故障进行诊断，通过对示功图的特征提取和训练，实现了对多种故障类型的准确识别。此外，支持向量机、决策树等机器学习算法也被应用于抽油机故障诊断领域，取得了较好的效果。近年来，国外还将人工智能技术与故障诊断相结合，开展了智能故障诊断的研究。例如，[具体学者姓名3]提出了一种基于专家系统和模糊逻辑的智能故障诊断方法，该方法通过建立专家知识库和模糊推理规则，对示功图数据进行分析和判断，实现了对抽油机故障的智能化诊断。此外，深度学习技术在故障诊断中的应用也逐渐受到关注，[具体学者姓名4]利用卷积神经网络对示功图进行分类识别，取得了较高的准确率。国内在游梁式抽油机井下故障诊断方面的研究也取得了显著进展。早期，国内主要借鉴国外的研究成果，开展基于物理模型和传统机器学习算法的故障诊断研究。例如，大庆油田的研究人员[具体学者姓名5]通过对抽油机系统的力学分析，建立了基于悬点载荷和位移的故障诊断模型，通过对示功图的分析，实现了对抽油杆断脱、泵漏失等常见故障的诊断。随着国内对石油开采效率和设备可靠性要求的提高，国内学者开始深入研究基于示功图的故障诊断技术，并取得了一系列创新性成果。在故障特征提取方面，国内学者提出了多种有效的方法。如[具体学者姓名6]利用小波变换对示功图进行分解，提取了不同频段的特征信息，提高了故障诊断的准确性。在故障诊断模型方面，国内学者也进行了大量的研究。[具体学者姓名7]提出了一种基于贝叶斯网络的故障诊断模型，该模型能够充分考虑故障之间的相关性，提高了故障诊断的可靠性。此外，国内还开展了基于物联网和大数据技术的故障诊断研究，实现了对抽油机运行状态的实时监测和远程诊断。尽管国内外在游梁式抽油机井下故障诊断领域取得了一定的成果，但仍存在一些问题和挑战。一方面，现有的故障诊断方法大多依赖于示功图的准确获取和分析，然而在实际生产中，由于传感器故障、数据传输干扰等原因，示功图数据往往存在噪声和缺失，影响了故障诊断的准确性。另一方面，抽油机的故障类型复杂多样，不同故障之间的特征差异较小，现有的故障诊断模型在复杂工况下的适应性和泛化能力有待提高。此外，目前的故障诊断方法主要侧重于故障的检测和识别，对于故障的预测和预防研究较少，难以满足油田智能化发展的需求。因此，进一步研究高效、准确、适应性强的故障诊断方法，提高故障诊断的智能化水平，是未来该领域的研究重点和发展方向。1.4研究方法与技术路线本研究综合运用多种研究方法，从理论、实践和实验等多个维度展开深入研究，以确保研究成果的科学性、可靠性和实用性。在理论分析方面，深入研究游梁式抽油机的工作原理，全面剖析其机械结构、运动特性以及动力传输机制，为后续的故障诊断研究奠定坚实的理论基础。同时，系统梳理示功图的生成原理和分析方法，深入挖掘示功图中蕴含的关于抽油机运行状态的关键信息，如载荷变化、位移情况等，明确不同故障类型在示功图上的特征表现，为故障诊断提供理论依据。案例研究也是本研究的重要方法之一。收集大量不同油田、不同工况下的游梁式抽油机实际运行数据和故障案例，建立丰富的案例库。对这些案例进行详细的分析和对比，总结出常见故障的类型、发生原因、发展过程以及对抽油机运行的影响。通过实际案例的研究，验证理论分析的结果，发现理论与实际之间的差异，进一步完善故障诊断方法。实验验证是本研究不可或缺的环节。搭建游梁式抽油机实验平台，模拟各种实际工况和故障情况，对基于示功图的故障诊断方法进行实验验证。在实验过程中，精确控制实验条件，采集准确的示功图数据和相关运行参数，对故障诊断模型的准确性和可靠性进行严格评估。通过实验验证，不断优化故障诊断方法，提高其在实际应用中的有效性。在技术路线上，本研究首先对游梁式抽油机的工作原理和示功图进行深入的理论研究，明确故障诊断的关键要素和技术难点。其次，针对实际生产中的需求，提出一种基于示功图的故障诊断方法，并建立相应的数学模型。然后，利用实际采集的示功图数据对模型进行训练和验证，通过不断调整模型参数和优化算法，提高模型的诊断精度和可靠性。最后，将优化后的故障诊断方法应用于实际的游梁式抽油机设备，进行现场测试和验证，进一步完善和优化故障诊断系统，确保其能够准确、及时地诊断出游梁式抽油机的井下故障，为油田的高效生产提供有力支持。二、游梁式抽油机与示功图基础2.1游梁式抽油机工作原理与结构游梁式抽油机主要由动力设备、减速箱、四杆机构、驴头及悬绳器总成、刹车装置以及平衡装置等部分组成。其工作原理是通过动力机提供的动力，经过减速器的降速作用，驱动曲柄—连杆—游梁机构运作，从而使得驴头进行上、下往复运动。动力设备通常为电动机、柴油机或天然气发动机，其作用是提供驱动抽油机运转的动力源，将电能、化学能等形式的能量转化为机械能，输出高速旋转运动。减速箱则是动力传递的关键部件，一般采用三轴两级减速方式，通过齿轮传动，将动力机输出的高速旋转运动降低转速，并增大扭矩，为后续的四杆机构提供合适的动力输入。四杆机构是游梁式抽油机实现运动转换的核心部分，由曲柄、连杆、游梁、支架及横梁和底座组成。其中，曲柄可以绕其中心做整圈的转动，通过曲柄销与连杆一端连接；连杆做平面运动，其另一端与游梁前臂的横梁连接；游梁则绕支架上的中轴做上下摆动，游梁前臂与驴头相连。在动力机和减速箱的驱动下，曲柄做低速旋转运动，通过连杆带动游梁做上下摆动，进而将旋转运动转化为驴头的往复直线运动，实现抽油杆柱和抽油泵柱塞的上下往复运动，将井液抽汲至地面。驴头及悬绳器总成位于游梁的前端，驴头的作用是承载悬绳器和抽油杆柱的重量，并引导抽油杆柱做上下直线运动。悬绳器则连接驴头和抽油杆，起到悬挂抽油杆、传递动力以及缓冲抽油杆振动的作用，确保抽油杆在运动过程中的稳定性和可靠性。刹车装置是保障抽油机安全运行的重要装置，采用外抱式结构，配有保险装置，操作灵活、制动迅速、安全可靠。在抽油机需要停机检修、调整参数或遇到紧急情况时，通过操作刹车装置，使抽油机的运动部件迅速停止转动，防止发生意外事故。平衡装置是游梁式抽油机的关键组成部分，其作用是平衡抽油机在上下冲程过程中的载荷，减少电动机的功率消耗，改善电机的周期负荷，提升抽油机运转的平稳性和可靠性。常见的平衡方式有游梁平衡、曲柄平衡、复合平衡和气动平衡。游梁平衡是在游梁的尾部装设一定重量的平衡板，适用于3吨以下的轻型抽油机；曲柄平衡是将平衡块装在曲柄上，适用于重型抽油机，这种平衡方式减少了游梁平衡引起的抽油机摆动，调整比较方便，但曲柄上有很大的负荷和离心力；复合平衡则是在一台抽油机上同时使用游梁平衡和曲柄平衡，小范围调整时，可以调整游梁平衡，大范围调整时，则调整曲柄平衡，适用于中深井；气动平衡利用气体的可压缩性来储存和释放能量达到平衡的目的，可用于10吨以上重型抽油机，这种平衡方式减少了抽油机的动负荷及震动，但其装置精度要求高，加工复杂。2.2示功图原理与绘制示功图是反映深井泵工作状况好坏的一种重要图表，它以图形的方式展示了抽油机悬点载荷与位移之间的关系。在石油开采过程中，通过对示功图的分析，可以深入了解抽油机的运行状态，判断深井泵是否存在故障以及故障的类型和严重程度。示功图的横坐标表示光杆移动的距离，即抽油机悬点的位移；纵坐标表示光杆上的负荷，也就是悬点所承受的载荷。在理想情况下，当深井泵工作正常，不考虑各种复杂因素的影响时，所绘制出的示功图为理论示功图，其形状近似为平行四边形。这是基于以下五种假设条件绘制而成的：一是深井泵质量合格，工作正常，不存在任何故障隐患；二是不考虑活塞在上、下冲程中，抽油杆柱所受到的摩擦力、惯性力、振动载荷与冲击载荷等的影响，假设力在抽油杆柱中传递是瞬时的，凡尔的起落也是瞬时的；三是抽油设备在工作过程中，不受砂、蜡、水、气等因素的影响，认为进入泵内的液体不可压缩；四是油井没有连抽带喷现象；五是油层供油能力充足，泵能够完全充满。在实际绘制示功图时，通常采用示功仪进行测量。示功仪分为机械式和电子式两种类型。机械式示功仪结构相对简单，它主要通过机械传动装置，将抽油机悬点的载荷和位移转化为机械信号，进而绘制出示功图，但其功能较为单一，目前已基本被淘汰。而电子式示功仪则利用先进的传感器技术和电子信号处理技术，不仅能够精确地绘制示功图，还可以打印出图形上各点的数据，并且随着技术的不断发展，已经实现了与计算机连接或通过无线电发射进行信息传输，为示功图的分析和应用提供了更加准确、便捷的数据支持。在测量示功图时，需要将示功仪安装在抽油机的悬点处，使其能够准确地感知悬点的载荷和位移变化。随着抽油机的运行，示功仪会实时采集数据，并根据采集到的数据绘制出示功图。在数据采集过程中，要确保示功仪的安装位置准确无误，避免因安装不当而导致数据误差。同时，还需要对采集到的数据进行严格的质量控制，去除异常数据，保证数据的可靠性和有效性。2.3示功图与井下故障的关联示功图作为反映抽油机运行状态的重要工具，其形状和特征参数的变化与井下故障类型之间存在着紧密而复杂的关联。深入剖析这种关联，对于准确诊断井下故障、保障抽油机的稳定运行以及提高石油开采效率具有至关重要的意义。当抽油机处于正常运行状态时，示功图呈现出相对规则的形状，其载荷和位移变化较为稳定，近似为平行四边形。这是因为在理想条件下，抽油机的各个部件协同工作，深井泵能够顺利地完成吸油和排油过程，悬点载荷主要由抽油杆柱和液柱的静载荷构成，且在上下冲程中变化较为平稳。然而，一旦井下出现故障，示功图的形状和特征参数就会发生显著变化。以抽油杆断脱故障为例，当抽油杆发生断脱时，悬点所承受的载荷会突然大幅下降，示功图会呈现出特殊的形状。具体表现为上冲程时，由于抽油杆柱的部分缺失，悬点载荷迅速降低，远低于正常情况下的最大载荷，且增载线变得极为陡峭；下冲程时，由于没有抽油杆柱的重量，悬点载荷几乎为零，减载线也变得异常陡峭，整个示功图的形状类似于一个窄长的三角形。这种形状的变化是由于抽油杆断脱后，抽油系统的力学平衡被打破，悬点载荷无法按照正常的规律变化所导致的。泵漏失故障在示功图上也有明显的表现。当泵的游动凡尔或固定凡尔出现漏失时，示功图的形状会发生改变。对于游动凡尔漏失，上冲程开始时，由于活塞下面的液体漏到活塞下面的工作筒内，悬点载荷不能及时上升到最大值，增载线向后延伸且比正常情况更为平缓。随着悬点运动速度加快，悬点载荷虽能达到最大静载荷值，但当活塞上行到后半冲程，若活塞上行速度小于液体漏失速度，又会出现漏失液体的顶托作用使悬点提前卸载，活塞下部工作筒内的压力增加，固定阀关闭，活塞到达上死点时，悬点载荷降至较低位置。整个示功图的特点是增载线的倾角比泵工作正常时小，左下角变尖，右上角变圆滑，卸载线比增载线陡。而固定凡尔漏失时，下冲程开始后，由于吸入阀漏失，泵内压力不能及时升高，泵腔内的液体从固定凡尔不严处漏到井内，延缓了减载过程，同时也使排出阀不能及时打开。当下冲程的后半冲程，活塞移动速度小于漏失速度时，泵筒内的压力降低，游动凡尔提前关闭，悬点载荷上升。此时示功图的特点是卸载线的倾角比泵工作正常时小，左下角和右下角圆滑，增载线比卸载线陡。这些特征的出现是由于泵漏失导致泵内的压力变化异常，进而影响了悬点载荷的变化规律。气体影响也是导致示功图变化的一个重要因素。当油井中气体含量较高时，在下冲程末余隙容积内会残存一定数量的气体。上冲程开始后，泵内压力因气体膨胀而不能很快降低，使固定凡尔打开滞后，增载变慢；下冲程时气体受压缩，泵内压力不能迅速提高，使游动凡尔打开滞后，卸载变慢。反映在示功图上，卸载线过程缓慢，向右下方变曲成弧线，增载过程也变慢，增载线较理论的增载线平缓。而且，DDˊ线越长，表明泵受气体影响越严重。当油井气体严重时，甚至会发生气锁现象，此时油井不出油，只出气，示功图的形状会变得更加不规则。这是因为气体的可压缩性改变了泵内的压力分布，从而对凡尔的开启和关闭时间产生影响，最终导致示功图的异常变化。此外，卡泵故障时，示功图的形状会变得异常扭曲，载荷和位移的变化毫无规律可言。这是因为卡泵导致抽油杆柱和泵的运动受到阻碍，悬点载荷在短时间内急剧变化，无法形成正常的示功图形状。砂埋故障则会使示功图的载荷明显增大，且上下冲程的载荷差值也会增大，这是由于砂粒对泵和抽油杆的摩擦阻力增加，导致悬点需要承受更大的载荷来驱动抽油系统运行。综上所述，示功图的形状和特征参数的变化是井下故障的直观反映。通过对示功图的细致观察和深入分析，能够准确判断井下故障的类型，为及时采取有效的维修措施提供有力依据，从而保障游梁式抽油机的高效、稳定运行，提高石油开采的经济效益。三、常见井下故障类型及对示功图的影响3.1抽油杆故障3.1.1抽油杆断脱抽油杆断脱是游梁式抽油机井下常见的故障之一，其发生会对抽油机的正常运行产生严重影响，导致原油产量下降，甚至停产。抽油杆断脱通常是由于长期受到交变载荷、腐蚀、磨损以及安装不当等因素的作用，使得抽油杆的强度逐渐降低，最终发生断裂。当抽油杆发生断脱时，示功图会呈现出明显的特征变化。从理论力学角度分析，在正常工作状态下，抽油机悬点载荷主要由抽油杆柱重力、液柱重力以及各种摩擦力、惯性力等组成。而当抽油杆断脱后，悬点载荷仅为断脱点以上抽油杆柱的重力，这就导致示功图的最大、最小载荷发生突变。以某油田的实际案例来看，该油田的一口油井在正常生产时，示功图的最大载荷约为25kN，最小载荷约为5kN，图形形状近似平行四边形，较为规则。然而，在某一时刻，该井的示功图突然发生变化，最大载荷骤降至10kN左右，最小载荷也上升至8kN左右。经现场检查，发现是抽油杆在距离井口约500米处发生了断脱。这一案例充分表明，抽油杆断脱时，示功图的最大载荷会显著降低，这是因为断脱后悬点不再承受断脱点以下抽油杆柱的重力以及液柱重力；而最小载荷会相对增加，这是由于断脱点以上抽油杆柱在液体中的浮力作用相对减小，使得悬点所承受的最小载荷有所上升。通过对大量抽油杆断脱故障案例的示功图进行分析，可以总结出其变化规律。在示功图上，断脱后的示功图形状通常会变得狭长，类似“黄瓜状”，位于理论最小载荷线的下方。这是因为上行程时，悬点载荷为断脱点以上抽油杆柱的重力，下冲程时，悬点载荷为断脱点以上抽油杆柱在液体中的重力，整个示功图的载荷变化范围大幅缩小。此外，断脱位置越靠近井口，示功图的最大、最小载荷变化越明显；断脱位置越远离井口，示功图的变化相对较小，但仍能通过与正常示功图的对比发现异常。3.1.2抽油杆磨损抽油杆磨损是游梁式抽油机井下另一种常见的故障，其产生的原因较为复杂。在油田开采过程中，抽油杆长期在井下恶劣的环境中工作，与油管内壁频繁接触摩擦，尤其是在井斜较大、抽油杆柱受力不均的情况下，磨损现象更为严重。此外，井液中的砂粒、腐蚀性物质等也会加剧抽油杆的磨损。抽油杆磨损会导致示功图出现波动异常的情况。当抽油杆磨损较轻时，示功图的波动可能并不明显，但随着磨损程度的加剧，示功图的波动会逐渐增大。这是因为抽油杆磨损后，其与油管内壁的摩擦力发生变化，导致抽油杆在上下运动过程中的受力不均匀，从而使得悬点载荷出现波动。例如，某油田的一口油井在生产过程中，示功图逐渐出现不规则的波动，波动范围逐渐增大。经检查发现，抽油杆存在严重的磨损现象，部分抽油杆的直径已明显减小。进一步分析示功图可知，在抽油杆上冲程时，由于磨损部位与油管内壁的摩擦力变化，悬点载荷会出现突然的增加或减小，导致示功图的上载荷线出现锯齿状的波动；在下冲程时，同样由于摩擦力的变化，悬点载荷也会出现不稳定的波动，下载荷线也呈现出不规则的形状。抽油杆磨损导致示功图波动异常的根本原因在于抽油杆与油管之间的摩擦状态发生改变。正常情况下，抽油杆与油管之间的摩擦力相对稳定，示功图呈现出较为规则的形状。而当抽油杆磨损后，磨损部位的表面粗糙度增加，与油管内壁的接触状态变得不稳定，摩擦力时大时小，从而引起悬点载荷的波动，反映在示功图上就是波动异常。此外，抽油杆磨损还可能导致抽油杆的强度降低，增加抽油杆断脱的风险，进一步影响抽油机的正常运行。因此，及时发现抽油杆磨损并采取相应的措施进行修复或更换，对于保障游梁式抽油机的稳定运行至关重要。3.2抽油泵故障3.2.1泵阀故障泵阀作为抽油泵的关键部件，其工作状态直接影响着抽油泵的正常运行。在实际生产过程中，泵阀故障是导致抽油泵失效的常见原因之一，其中固定阀失灵和游动阀故障较为典型。当固定阀失灵时，上冲程开始后，由于固定阀无法正常打开，井内液体无法顺利进入泵筒，导致泵筒内压力无法迅速降低。此时，活塞在向上运动的过程中，需要克服更大的阻力，悬点载荷不能及时上升到最大值，增载过程变得缓慢。随着活塞的继续上行，泵筒内的压力逐渐降低，但由于固定阀失灵，液体进入泵筒的速度仍然较慢，悬点载荷虽能在后期达到最大静载荷值，但整个增载过程比正常情况明显滞后。当下冲程开始后，由于固定阀漏失，泵内压力不能及时提高，泵腔内的液体从固定阀不严处漏到井内，延缓了减载过程。同时，也使排出阀不能及时打开。当下冲程的后半冲程，活塞移动速度小于漏失速度时，泵筒内的压力降低，游动阀提前关闭，悬点载荷上升。在示功图上，这种故障表现为卸载线的倾角比泵工作正常时小，左下角和右下角圆滑，增载线比卸载线陡。例如，在某油田的一口油井中，当固定阀出现失灵故障时，示功图的卸载线明显向右下方弯曲，呈现出较为平缓的趋势，而增载线则相对较陡，整个示功图的形状发生了明显的畸变，与正常示功图形成了鲜明的对比。游动阀故障同样会对示功图产生显著影响。当游动阀出现故障时，上冲程开始时，由于活塞下面的液体漏到活塞下面的工作筒内，悬点载荷不能及时上升到最大值，增载线向后延伸且比正常情况更为平缓。随着悬点运动速度加快，悬点载荷虽能达到最大静载荷值，但当活塞上行到后半冲程，若活塞上行速度小于液体漏失速度，又会出现漏失液体的顶托作用使悬点提前卸载，活塞下部工作筒内的压力增加，固定阀关闭，活塞到达上死点时，悬点载荷降至较低位置。整个示功图的特点是增载线的倾角比泵工作正常时小，左下角变尖，右上角变圆滑，卸载线比增载线陡。以另一油田的实际案例为例，该井在游动阀出现故障后，示功图的增载线变得异常平缓，几乎与横坐标平行，而卸载线则相对较陡，呈现出明显的抛物线形状，示功图的右上角变得圆滑，表明活塞在上冲程后期受到了较大的漏失影响，导致悬点载荷提前卸载。通过对大量泵阀故障示功图的分析，可以总结出其规律。当泵阀出现故障时，示功图的形状会发生明显的畸变，增载线和卸载线的斜率、形状以及示功图的四个角的形状都会发生变化。这些变化是由于泵阀故障导致泵内的压力变化异常，进而影响了悬点载荷的变化规律。因此，通过对示功图的细致观察和分析，可以准确判断泵阀是否存在故障以及故障的类型，为及时采取有效的维修措施提供有力依据。3.2.2泵体磨损与卡泵泵体磨损和卡泵是抽油泵常见的故障类型，它们对示功图的影响较为显著，会导致示功图呈现出一系列异常特征。泵体磨损是由于抽油泵在长期运行过程中，受到井液中砂粒、腐蚀性物质等的冲刷和侵蚀，以及活塞与泵筒之间的频繁摩擦，使得泵体的内壁逐渐磨损，导致泵体的密封性下降，影响抽油泵的正常工作。当泵体磨损较轻时，示功图可能仅表现出轻微的波动，不易被察觉。但随着磨损程度的加剧，示功图会出现明显的变化。在示功图上，泵体磨损会导致载荷波动增大，这是因为泵体磨损后，活塞与泵筒之间的间隙增大，液体在泵内的流动变得不稳定，从而引起悬点载荷的波动。同时，由于泵体密封性下降，部分液体在泵内泄漏，使得泵的有效抽汲量减少，示功图的面积也会相应减小。例如，某油田的一口油井在泵体磨损后，示功图上的载荷波动明显增大，上下冲程的载荷差值也有所增加，示功图的面积比正常情况缩小了约20%，表明泵体磨损对抽油泵的工作效率产生了较大的影响。卡泵是指活塞在泵筒内运动时受到阻碍，无法正常上下移动，导致抽油泵无法正常工作。卡泵的原因较为复杂，可能是由于井液中的砂粒、蜡块等杂质进入泵筒，卡死活塞；也可能是由于泵体变形、活塞与泵筒配合不当等原因引起的。当发生卡泵故障时，示功图会呈现出异常的形状。在示功图上，卡泵故障表现为载荷急剧升高，且形状不规则。这是因为卡泵时，活塞无法正常运动，抽油杆柱的运动受到极大的阻碍，悬点需要承受巨大的载荷来克服阻力，导致示功图的载荷急剧上升。同时，由于活塞的运动不规律，示功图的形状也变得不规则，无法形成正常的平行四边形形状。例如，在某油田的一口油井中，当发生卡泵故障时，示功图的载荷瞬间升高至正常情况的数倍，且示功图的形状呈现出扭曲、变形的状态，无法准确判断其上下冲程的位置，表明卡泵故障对抽油机的运行产生了严重的影响。综上所述，泵体磨损和卡泵故障会导致示功图出现高载荷、不规则形状等异常特征。通过对示功图的分析，可以及时发现这些故障，为采取相应的维修措施提供依据，从而保障抽油泵的正常运行，提高石油开采的效率和质量。3.3油管故障3.3.1油管漏失油管漏失是游梁式抽油机井下常见的故障之一，它会对抽油机的正常运行和原油生产产生显著影响。油管漏失通常是由于油管长期受到井下复杂环境的作用，如井液的腐蚀、冲刷，以及交变载荷的影响，导致油管出现裂缝、穿孔或丝扣松动等问题，从而使井液在油管内的流动出现泄漏。油管漏失时，示功图会呈现出明显的特征变化。从力学原理角度分析，在正常情况下，抽油机悬点载荷主要由抽油杆柱重力、液柱重力以及各种摩擦力、惯性力等组成。当油管发生漏失时，漏失点以上的液柱就会漏失到油套管环形空间，使得悬点载荷无法达到理论上的最大载荷。这是因为部分液柱的重力不再作用于悬点，从而导致悬点所承受的载荷减小。以华北油田公司巴彦油田的兴华2-238井为例，工程师刘俊东在观察该井示功图时，发现油井最大载荷降低，最小载荷增加，经过进一步的分析和现场验证，判断是油管漏失。这一案例清晰地展示了油管漏失时示功图的变化特征。从示功图上可以看出，由于油管漏失，悬点载荷中的液柱重力部分减小，使得最大载荷降低；而最小载荷增加则是因为漏失导致液柱对抽油杆柱的浮力减小，抽油杆柱在液体中的重力相对增大。再如某油田的一口油井，在正常生产时，示功图的最大载荷约为30kN，最小载荷约为6kN，图形形状近似平行四边形。然而，当油管出现漏失后，示功图发生了明显变化，最大载荷降至20kN左右，最小载荷上升至8kN左右。经过检查，发现是油管在距离井口约300米处出现了裂缝，导致井液漏失。这一案例进一步证实了油管漏失时示功图最大载荷减小、最小载荷增大的特征。通过对大量油管漏失故障案例的示功图进行分析，可以总结出其变化规律。当油管漏失时，示功图形状通常仍近似平行四边形，但实际载荷远低于理论载荷。漏失点越接近井口，实际的最大载荷线越接近理论最大载荷线；漏失部位越靠近泵口，图形越窄。这是因为靠近井口的漏失对液柱重力的影响相对较小，而靠近泵口的漏失会使更多的液柱漏失，从而导致悬点载荷变化更为明显，示功图图形更窄。3.3.2油管结垢与堵塞油管结垢和堵塞是影响游梁式抽油机正常运行的重要因素，它们会导致示功图出现一系列异常现象，严重时甚至会导致油井停产。油管结垢是指在油井生产过程中，由于井液中的各种化学成分，如钙、镁离子，以及蜡、胶质、沥青质等物质，在油管内壁逐渐沉积，形成一层坚硬的垢层。油管堵塞则可能是由于结垢严重、砂粒堆积、蜡块凝结等原因，导致油管内部通道狭窄甚至完全被堵塞，阻碍了井液的正常流动。当油管结垢和堵塞发生时，示功图会出现载荷波动和变形等现象。从力学和流体力学的角度来看，油管结垢和堵塞会增加井液在油管内的流动阻力。在抽油机的上冲程中，由于需要克服更大的阻力来提升井液，悬点载荷会增大；而在下冲程中，由于井液回流受阻，悬点载荷也会受到影响，导致载荷波动。同时，由于油管内的流通面积减小，井液的流速和压力分布发生变化，使得抽油系统的动力学特性改变，从而导致示功图的形状发生变形。例如，某油田的一口油井在生产过程中，示功图逐渐出现不规则的波动，且图形形状发生明显变形。经过检查，发现油管存在严重的结垢和堵塞问题。进一步分析示功图可知，在上冲程时，由于结垢和堵塞导致井液流动阻力增大，悬点载荷迅速上升，超过了正常情况下的最大值，且上升过程中出现明显的波动；在下冲程时，由于井液回流不畅，悬点载荷下降缓慢，且下降过程中也出现波动，使得示功图的形状变得扭曲，与正常示功图有明显区别。油管结垢和堵塞导致示功图出现异常的根本原因在于油管内部的物理状况发生了改变。正常情况下，油管内壁光滑，井液能够顺畅流动，示功图呈现出规则的形状。而当结垢和堵塞发生后，油管内壁变得粗糙，通道变窄，井液的流动受到阻碍，从而引起悬点载荷的变化和示功图的异常。此外，油管结垢和堵塞还会降低油井的产量，增加能耗，缩短油管的使用寿命，因此及时发现并处理油管结垢和堵塞问题对于保障游梁式抽油机的稳定运行和提高油田生产效益至关重要。3.4其他井下故障3.4.1动液面变化动液面是指油井中油套环形空间内液面的高度，它是反映油井生产状况的重要指标之一。动液面的变化会对示功图产生显著影响，进而影响抽油机的工作效率和原油产量。当动液面下降时，意味着油层的供液能力不足，井液无法及时补充到泵筒内。在这种情况下，示功图会呈现出明显的特征变化。上冲程时，由于泵筒内液体不足，固定凡尔打开滞后，悬点载荷不能迅速上升到最大值，增载过程变得缓慢，增载线向后延伸且斜率变小；下冲程时，由于泵筒内液体较少，游动凡尔打开滞后，悬点卸载也变得缓慢，卸载线同样向后延伸且斜率变小，整个示功图的面积减小，形状变得狭长。例如，某油田的一口油井在动液面下降后，示功图的上冲程增载线明显变缓，最大载荷降低，下冲程卸载线也变缓，最小载荷升高，示功图的面积比正常情况缩小了约30%，导致抽油机的泵效显著降低，原油产量大幅下降。相反，当动液面上升时，说明油层供液能力增强或井筒内液体排出不畅。此时，示功图也会发生相应的变化。上冲程时，由于泵筒内液体增多，悬点载荷迅速上升，增载线斜率增大；下冲程时，由于液体重量增加，悬点卸载缓慢，卸载线斜率变小，整个示功图的面积增大，形状变得肥胖。如某油井在动液面上升后，示功图的上冲程增载线变得陡峭，最大载荷增加，下冲程卸载线变缓，最小载荷略有降低，示功图的面积比正常情况增大了约20%，虽然泵效有所提高，但也可能导致抽油机负荷过大，增加能耗和设备磨损。动液面变化对示功图的影响机制主要在于其改变了泵筒内的液体充满程度和压力分布。当动液面下降时，泵筒内液体不足，导致凡尔开启滞后，悬点载荷变化异常；而动液面上升时，泵筒内液体增多，增加了悬点载荷和卸载阻力，从而影响示功图的形状和参数。通过对示功图的分析，能够及时发现动液面的变化情况，为调整抽油机的工作参数或采取相应的增产措施提供依据，以保证油井的高效稳定生产。3.4.2油井出砂油井出砂是游梁式抽油机井下常见的故障之一，它会对抽油机的正常运行和示功图产生严重影响。油井出砂的原因较为复杂，主要包括地质因素和开采因素。地质因素方面，地层岩石的胶结强度低、油层结构疏松等，使得岩石在开采过程中容易破碎，导致砂粒随井液流出。开采因素则包括采油速度过高、生产压差过大、注水水质不合格等。采油速度过高会使油流对地层岩石的冲刷力增大，加速岩石的破碎；生产压差过大则会破坏地层的应力平衡，导致岩石颗粒脱落；注水水质不合格，水中的悬浮物和腐蚀性物质会侵蚀地层岩石，降低岩石的胶结强度。当油井出砂时，示功图会呈现出明显的特征变化。如果细小砂粒随油流进入泵内，造成活塞在工作筒内遇阻，会使活塞在整个行程中或在某个局部地区增加一个局部阻力。上冲程时，附加阻力使光杆负荷增加，增载线变得不规则，出现明显的锯齿状尖峰；下冲程中，附加阻力使光杆负荷减少，减载线同样出现不规则的锯齿状尖峰，且由于砂子分布在泵内各处的多少不同，影响大小也不同，致使光杆负荷在短时间内发生多次急剧的变化。在连续测图时，这些尖峰的位置是移动的。例如，某油田的一口油井在出砂后，示功图的负荷线上出现了大量不规则的锯齿尖峰，尖峰的高度和间隔无明显规律，且在不同时间测量的示功图中，尖峰的位置和形状都有所不同，这表明油井出砂对抽油机的工作状态产生了严重的干扰。若固定凡尔被卡死在凡尔座上，油井不出油。上冲程时，游动凡尔关闭，固定凡尔不能打开，井内液体不能被吸入泵内，悬点载荷无法正常增加；下冲程时，由于工作筒内无液柱，游动凡尔打不开，光杆不能卸载，下负荷线接近于最大理论值。同时，因为油中的细砂阻碍活塞的运动，所以在下负荷线上出现了不少的锯齿尖峰，整个图形位于最大理论负荷线附近。如另一油田的一口油井在固定凡尔卡死后，示功图的下负荷线几乎与最大理论负荷线重合，且布满了锯齿尖峰，上负荷线也出现了异常波动，表明抽油机处于严重的故障状态。在油井大量出砂的情况下，砂子沉积在固定凡尔球与凡尔座之间，将凡尔球卡死在凡尔罩内。上冲程时，由于活塞运动受到砂子阻碍，光杆负荷忽大忽小，甚至普遍超过最大理论负荷线；下冲程时，由于固定凡尔球卡死在凡尔罩内，失去了密封作用，从而造成严重漏失，光杆不能卸载，直到活塞行至接近下死点，撞击了沉积的砂子或固定凡尔罩时，光杆才突然卸载，由于碰击、振动，在图的左下方产生了一个“尾巴”。例如，某油井在大量出砂导致固定凡尔球卡死后，示功图的上负荷线剧烈波动，下负荷线在接近下死点时突然下降，左下方出现明显的“尾巴”，说明油井出砂对抽油泵的正常工作造成了极大的破坏。油井出砂导致示功图异常的根本原因在于砂粒改变了抽油系统的力学状态和泵的工作性能。砂粒进入泵内后，增加了活塞与泵筒之间的摩擦阻力，影响了凡尔的正常开启和关闭，导致泵的吸液和排液过程受阻，从而使示功图出现各种异常特征。因此，及时发现油井出砂并采取有效的防砂措施，对于保障游梁式抽油机的稳定运行和提高原油产量至关重要。四、基于示功图的故障诊断方法4.1传统诊断方法4.1.1人工经验识别人工经验识别是基于示功图进行故障诊断的一种传统方法，在游梁式抽油机井下故障诊断的早期阶段发挥了重要作用。这种方法主要依赖于经验丰富的技术人员，他们通过长期的实践积累，熟悉各种故障类型在示功图上的典型特征，从而能够根据示功图的形状、线条走势、载荷和位移的变化规律等直观信息，对抽油机的井下故障进行判断。在实际操作中，技术人员会仔细观察示功图的各个细节。对于抽油杆断脱故障，如前文所述，示功图会呈现出最大载荷显著降低、最小载荷相对增加、形状狭长类似“黄瓜状”且位于理论最小载荷线下方的特征，经验丰富的技术人员凭借对这些特征的熟悉，能够迅速识别出抽油杆断脱故障。当面对泵阀故障时，若示功图出现增载线或卸载线斜率异常、图形四个角的形状发生改变等情况，技术人员可以根据这些与正常示功图的差异，结合自身经验判断出泵阀可能存在的故障类型，如固定阀失灵或游动阀故障。然而，人工经验识别方法存在明显的局限性。首先，这种方法对技术人员的专业水平和经验要求极高。不同技术人员由于经验积累的差异，对示功图的理解和判断可能存在较大偏差，导致诊断结果的准确性和一致性难以保证。例如，对于一些复杂的故障情况，新入职的技术人员可能无法准确判断，而经验丰富的技术人员也可能因故障特征不典型而出现误判。其次，人工分析示功图的效率较低。在油田实际生产中，抽油机数量众多，需要定期采集大量的示功图数据进行分析。依靠人工逐一分析这些示功图，不仅耗时费力，而且难以满足实时性要求，无法及时发现和处理故障，可能会对生产造成较大影响。此外，随着油田开采的深入，井下工况日益复杂，故障类型也更加多样化，新的故障模式不断出现，这使得单纯依靠人工经验进行故障诊断变得越来越困难。例如，一些新型的复合故障，其示功图特征可能同时包含多种故障的表现，给人工诊断带来了极大的挑战。4.1.2简单参数分析法简单参数分析法是一种通过计算示功图的关键参数，如载荷、位移、功率等，并依据这些参数的变化情况来诊断游梁式抽油机井下故障的方法。这种方法基于示功图所蕴含的物理信息，通过对参数的量化分析，为故障诊断提供客观依据。在实际应用中，首先需要准确获取示功图上的关键参数。以载荷参数为例，最大载荷和最小载荷是重要的诊断指标。正常运行状态下，抽油机的最大载荷和最小载荷会维持在一定的范围内。当发生抽油杆断脱故障时，如前文所述，最大载荷会因为失去断脱点以下抽油杆柱和液柱的重力而显著降低，最小载荷则会因断脱点以上抽油杆柱在液体中的浮力变化而相对增加。通过对比实际测量的最大、最小载荷与正常范围值，可以初步判断是否存在抽油杆断脱故障。位移参数也具有重要的诊断价值。在正常工作时，抽油机光杆的位移变化呈现出一定的规律。如果位移参数出现异常，如位移曲线出现波动、不连续或与正常位移范围偏差较大等情况，可能暗示着抽油机存在故障。例如，当油管结垢或堵塞时，井液流动阻力增大，会导致抽油机在上下冲程过程中光杆的位移变化受到影响，从而使位移参数偏离正常范围。功率参数同样是故障诊断的重要依据。抽油机在运行过程中，其功率消耗与设备的运行状态密切相关。当发生故障时，如泵阀故障导致泵的工作效率降低，或者抽油杆磨损增加了运动阻力，都会使抽油机的功率消耗发生变化。通过监测功率参数的变化，如功率突然增大或减小，以及功率曲线的波动情况，可以判断抽油机是否存在故障以及故障的大致类型。简单参数分析法在实际故障诊断中具有一定的应用价值。在某油田的生产实践中，技术人员通过对示功图的参数分析，成功诊断出多起抽油机故障。例如，在一口油井中，通过监测示功图的功率参数，发现功率突然增大，且载荷参数也出现异常波动。经过进一步分析和现场检查，确定是由于泵体磨损导致泵效降低，从而使抽油机需要消耗更多的能量来维持运行。通过及时采取维修措施，更换了磨损的泵体，使抽油机恢复了正常运行，避免了故障的进一步扩大，保障了油井的正常生产。然而，简单参数分析法也存在一定的局限性，它往往只能对一些较为明显的故障进行初步判断，对于复杂的故障类型和故障组合，仅依靠参数分析可能无法准确诊断，需要结合其他诊断方法进行综合判断。4.2智能诊断方法4.2.1神经网络算法神经网络算法在基于示功图的游梁式抽油机井下故障诊断中发挥着关键作用，它能够通过对大量示功图数据的学习，实现对故障模式的准确识别和分类。神经网络是一种模拟人类大脑神经元结构和功能的计算模型，由大量的神经元节点和连接这些节点的权重组成。在示功图故障诊断中，常用的神经网络模型如反向传播神经网络（BPNN），其结构通常包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收示功图的特征参数，这些特征参数可以是通过对示功图进行数据预处理和特征提取得到的，如最大载荷、最小载荷、载荷变化率、位移等。隐藏层则对输入的特征进行非线性变换和特征组合，通过权重矩阵和激活函数来实现。激活函数如Sigmoid函数、ReLU函数等，能够引入非线性因素，增强神经网络对复杂模式的学习能力。输出层则根据隐藏层的输出结果，给出故障诊断的结果，即判断示功图对应的抽油机井下是否存在故障以及故障的类型。在利用神经网络进行故障诊断时，首先需要进行模型训练。训练过程就是不断调整神经网络的权重，使得网络的输出结果与实际的故障标签尽可能接近。具体来说，将大量带有故障标签的示功图数据作为训练样本输入到神经网络中，通过前向传播计算网络的输出，然后根据输出与实际标签的差异，利用反向传播算法计算误差对各个连接权值的偏导数，进而使用梯度下降法等优化算法来更新权重。这个过程会反复进行，直到网络的误差达到一个可以接受的范围，此时神经网络就学习到了示功图特征与故障类型之间的映射关系。以某油田的实际应用为例，该油田收集了1000组不同工况下的示功图数据，其中包括正常工况和多种故障工况的数据。将这些数据按照70%、15%、15%的比例划分为训练集、验证集和测试集。利用训练集对BPNN进行训练，经过多次迭代训练后，网络在验证集上的准确率达到了90%。然后使用测试集对训练好的模型进行测试，结果表明该模型对不同故障类型的识别准确率均在85%以上，能够准确地识别出抽油杆断脱、泵阀故障、油管漏失等常见故障。这充分展示了神经网络算法在示功图故障诊断中的有效性和准确性，能够为油田的生产管理提供可靠的技术支持。4.2.2支持向量机（SVM）支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习算法，在基于示功图的游梁式抽油机井下故障诊断中具有独特的原理和显著的优势。SVM的基本原理是在特征空间中寻找一个最优的超平面，使得不同类别的数据点之间的间隔最大化。对于线性可分的数据集，SVM可以直接找到一个能够将正负实例完全分开的超平面，并最大化超平面与最近样本点之间的间隔。然而，在实际的示功图故障诊断中，数据往往是线性不可分的，此时SVM通过引入核函数的方法，将低维空间中的非线性问题转化为高维空间中的线性问题来求解。核函数能够在不显式地计算高维空间中的非线性映射函数的情况下，通过计算输入空间中的点之间的某种相似度（或内积）来间接地实现这种映射。常见的核函数有线性核函数、多项式核函数、高斯核函数等。SVM在示功图故障诊断中具有多方面的优势。间隔最大化是SVM的核心思想，通过找到一个使距离超平面最近的样本点间隔最大的超平面，这样的超平面对未知的新实例有很好的分类预测能力，能够提高故障诊断的准确性和可靠性。SVM还具有稀疏性，在训练完成后，大部分的训练样本都不需要保留，最终模型仅与支持向量有关，这使得模型的存储和计算成本较低，提高了诊断效率。SVM通过使用铰链损失函数和正则化项来优化结构风险，使得模型对于噪声和异常值具有较好的鲁棒性，能够在一定程度上减少噪声和异常数据对故障诊断结果的影响。以某油田的实际案例来说，该油田选取了500组示功图数据，其中包括正常示功图和抽油杆断脱、泵阀故障、油管漏失等故障示功图。将这些数据划分为训练集和测试集，使用SVM算法对训练集进行训练，并选择高斯核函数作为核函数。经过训练后，利用测试集对模型进行验证，结果显示该模型对不同故障类型的识别准确率达到了88%，能够准确地将正常示功图与各种故障示功图区分开来，并且对不同故障类型的诊断也具有较高的准确性。这表明SVM在示功图故障诊断中具有良好的应用效果，能够有效地帮助油田技术人员及时发现和诊断游梁式抽油机的井下故障，保障油田的正常生产。4.2.3深度学习方法深度学习方法作为人工智能领域的前沿技术，在基于示功图的游梁式抽油机井下故障诊断中展现出了创新的应用和卓越的成果，为故障诊断带来了新的思路和方法。深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，它通过构建多层非线性网络结构，能够自动从大量数据中学习到深层次的特征表示。在示功图故障诊断中，常用的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等，都具有独特的优势和应用场景。CNN特别适合于图像数据处理，示功图本质上是一种二维图像，CNN可以通过卷积层自动提取示功图中的局部特征，利用池化层降低特征维度，减少计算量，最后通过全连接层进行分类判断。在某油田的应用中，研究人员使用CNN对示功图进行故障诊断。他们首先对示功图进行预处理，将其转化为适合CNN输入的格式。然后构建了一个包含多个卷积层、池化层和全连接层的CNN模型。通过对大量示功图数据的训练，该模型能够准确地识别出示功图中的各种故障特征，对抽油杆断脱、泵阀故障、油管漏失等故障的诊断准确率达到了92%，显著提高了故障诊断的准确性和效率。RNN及其变种对于时间序列数据的处理特别有效，而示功图数据在一定程度上也具有时间序列的特性。LSTM和GRU能够有效地处理时间序列中的长期依赖问题，通过记忆单元和门控机制，能够更好地捕捉示功图随时间变化的特征，从而实现对故障的准确诊断。在另一个油田的研究中，采用LSTM对示功图进行分析。研究人员将示功图的载荷和位移数据按时间顺序输入到LSTM模型中，模型通过学习这些时间序列数据中的模式和规律，成功地识别出了一些复杂的故障类型，如抽油杆磨损与泵阀故障同时发生的复合故障，诊断准确率达到了89%，为复杂故障的诊断提供了有效的解决方案。深度学习方法在示功图故障诊断中的创新应用还体现在其能够自动学习到传统方法难以提取的复杂特征，避免了人工特征提取的主观性和局限性。通过端到端的训练方式，深度学习模型能够直接从原始示功图数据中学习到与故障相关的特征表示，从而实现更准确的故障诊断。深度学习还可以与其他技术相结合，如迁移学习、强化学习等，进一步提高故障诊断的性能和泛化能力。例如，利用迁移学习可以将在其他领域或数据集上训练好的模型参数迁移到示功图故障诊断任务中，减少训练数据的需求和训练时间；强化学习则可以根据诊断结果和反馈信息，不断优化诊断策略，提高诊断的准确性和效率。这些创新应用和成果为游梁式抽油机井下故障诊断提供了更加智能、高效的解决方案，推动了油田生产的智能化发展。五、案例分析5.1选取典型油井案例为了深入验证和评估基于示功图的游梁式抽油机井下故障诊断方法的有效性和准确性，本研究精心选取了具有代表性的不同类型故障的油井案例。这些案例涵盖了多种常见的井下故障类型，包括抽油杆断脱、泵阀故障、油管漏失以及油井出砂等。选取这些案例的依据主要基于以下几个方面：从故障类型的多样性角度来看，不同的故障类型在示功图上具有独特的特征表现。通过对多种故障类型的案例进行分析，可以全面验证诊断方法对不同故障的识别能力。例如，抽油杆断脱故障会导致示功图的载荷发生突变，最大载荷显著降低，最小载荷相对增加；而泵阀故障则会使示功图的增载线和卸载线的斜率、形状以及示功图的四个角的形状发生变化。通过选取这些不同故障类型的案例，能够充分检验诊断方法是否能够准确捕捉到这些特征变化，从而实现对不同故障类型的准确诊断。故障发生的频率也是选取案例的重要依据之一。常见故障在实际生产中出现的概率较高，对油田的生产影响较大。因此，选取这些常见故障的案例进行分析，具有重要的实际应用价值。例如，抽油杆断脱和泵阀故障是游梁式抽油机井下最为常见的故障类型之一，通过对这些故障案例的分析，可以为油田的日常生产维护提供针对性的技术支持，及时发现和解决这些常见故障，保障油田的正常生产。案例的地域分布和油井的不同工况也是需要考虑的因素。不同地域的油井可能受到地质条件、开采方式等因素的影响，导致故障的发生原因和表现形式存在差异。而不同工况下的油井，如不同的采油速度、生产压差等，也会对故障的发生和示功图的特征产生影响。通过选取不同地域和工况下的油井案例，可以验证诊断方法在不同环境和工况下的适应性和可靠性。例如，在地质条件复杂的区域选取油井案例，分析该区域特有的地质因素对故障和示功图的影响，以及诊断方法在这种情况下的诊断效果；同时，选取不同采油速度和生产压差下的油井案例，研究工况因素对故障诊断的影响，确保诊断方法能够在各种实际工况下准确应用。本研究选取典型油井案例的目的在于通过对这些案例的深入分析，全面验证基于示功图的故障诊断方法在实际应用中的可行性和有效性。通过对不同故障类型、不同发生频率以及不同地域和工况下的油井案例进行研究，能够充分评估诊断方法的准确性、可靠性和适应性，为该方法在油田的广泛应用提供有力的实践依据，进一步提高游梁式抽油机井下故障诊断的水平，保障油田的高效、稳定生产。5.2故障诊断过程与结果分析5.2.1抽油杆断脱案例在某油田的A井，通过示功图监测系统获取了该井的示功图数据。从示功图上可以明显观察到，最大载荷从正常情况下的30kN骤降至12kN，最小载荷从5kN上升至8kN，且示功图形状狭长，类似“黄瓜状”，位于理论最小载荷线的下方。利用前文所述的神经网络算法进行故障诊断。首先，对示功图进行预处理，提取其特征参数，包括最大载荷、最小载荷、载荷变化率、位移等。将这些特征参数输入到已训练好的神经网络模型中，模型经过前向传播计算，输出诊断结果为抽油杆断脱故障。为了验证诊断结果的准确性，采用支持向量机（SVM）算法对同一示功图进行再次诊断。同样提取示功图的特征参数，利用SVM算法在特征空间中寻找最优超平面进行分类判断，最终SVM算法也诊断出该井存在抽油杆断脱故障。随后，技术人员对A井进行了现场检查，结果发现抽油杆在距离井口约400米处发生了断脱，与基于示功图的故障诊断结果一致。这一案例充分证明了基于示功图的故障诊断方法，尤其是神经网络算法和SVM算法，在诊断抽油杆断脱故障时具有较高的准确性和可靠性，能够及时准确地发现故障，为油田的生产维护提供有力支持。5.2.2泵阀故障案例在B井的示功图监测中，发现示功图的增载线斜率变小，增载过程缓慢，且左下角变尖，右上角变圆滑，卸载线比增载线陡。根据示功图与井下故障的关联分析，初步判断可能是泵阀出现故障。运用深度学习中的卷积神经网络（CNN）算法进行故障诊断。首先将示功图转化为适合CNN输入的格式，构建包含多个卷积层、池化层和全连接层的CNN模型。通过对大量示功图数据的训练，该模型学习到了示功图特征与故障类型之间的映射关系。将B井的示功图输入到训练好的CNN模型中，模型输出诊断结果为游动阀故障。为了进一步验证，采用传统的人工经验识别方法，由经验丰富的技术人员对示功图进行分析。技术人员根据示功图的特征变化，结合自身多年的工作经验，也判断该井存在游动阀故障。经过现场检泵，证实了该井的游动阀确实存在磨损严重的问题，导致阀的密封性下降，出现漏失现象，从而使示功图呈现出上述特征。这一案例表明，深度学习方法如CNN在泵阀故障诊断中具有强大的能力，能够准确识别故障类型，同时也验证了人工经验识别方法在一些典型故障诊断中的有效性，两者相互补充，能够提高故障诊断的准确性和可靠性。5.2.3油管漏失案例在C井的日常监测中，获取的示功图显示最大载荷降低，从正常的25kN降至15kN，最小载荷增加，从6kN上升至8kN，且示功图形状仍近似平行四边形，但实际载荷远低于理论载荷。根据这些特征，初步怀疑是油管漏失故障。利用简单参数分析法进行故障诊断，通过计算示功图的最大载荷、最小载荷等参数，并与正常范围值进行对比，进一步确定了油管漏失的可能性。为了更准确地诊断，采用神经网络算法进行深入分析。提取示功图的特征参数后，输入到神经网络模型中，模型诊断结果为油管漏失故障。技术人员对C井的油管进行了检查，发现油管在距离井口约350米处存在裂缝，导致井液漏失，这与基于示功图的故障诊断结果相符。这一案例说明，简单参数分析法和神经网络算法相结合，能够有效地诊断出油管漏失故障，为及时修复油管、保障油井正常生产提供了重要依据。5.2.4油井出砂案例D井在生产过程中，示功图出现异常，负荷线上出现大量不规则的锯齿尖峰，且尖峰的位置和形状在不同时间测量的示功图中都有所变化。根据油井出砂故障在示功图上的特征表现，初步判断该井可能存在油井出砂问题。采用支持向量机（SVM）算法对示功图进行分析，通过在特征空间中寻找最优超平面，对示功图进行分类判断，诊断结果为油井出砂故障。为了验证诊断结果，利用循环神经网络（RNN）及其变种长短期记忆网络（LSTM）对示功图进行再次诊断。LSTM能够有效地处理示功图数据中的时间序列特性，通过记忆单元和门控机制，捕捉示功图随时间变化的特征。将D井的示功图数据按时间顺序输入到LSTM模型中，模型诊断结果同样为油井出砂故障。经过现场观察和检测，发现该井的油流中含有大量砂粒，证实了基于示功图的故障诊断结果的准确性。这一案例表明，SVM算法和LSTM算法在油井出砂故障诊断中都具有良好的性能，能够准确地识别出故障，为采取有效的防砂措施提供了可靠的依据。5.3诊断方法效果评估为了全面评估不同诊断方法在案例中的性能表现，本研究从准确性和效率两个关键指标入手，对人工经验识别、简单参数分析法、神经网络算法、支持向量机（SVM）以及深度学习方法（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN及其变种长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU）等多种诊断方法进行了深入对比分析。在准确性方面，人工经验识别方法依赖技术人员的专业水平和经验，对于典型故障类型，经验丰富的技术人员能够准确判断，但对于复杂故障或不典型的示功图，诊断准确率会显著下降，整体准确率约为70%。简单参数分析法通过计算示功图的关键参数进行诊断，对于一些明显的故障，如抽油杆断脱导致的载荷突变，能够做出初步判断，准确率可达75%左右，但对于故障特征不明显的情况，诊断效果不佳。神经网络算法通过对大量示功图数据的学习，能够自动提取故障特征，对多种故障类型的诊断准确率较高，平均可达85%以上。支持向量机（SVM）基于间隔最大化原理，在小样本情况下也能取得较好的分类效果，其诊断准确率与神经网络算法相近，约为88%。深度学习方法，如卷积神经网络（CNN），能够自动提取示功图的局部特征，对图像数据具有强大的处理能力，在本研究的案例中，对各种故障类型的诊断准确率达到了92%，展现出了较高的准确性。循环神经网络（RNN）及其变种长短期记忆网络（LSTM）、门控