【摘 要】
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抽油机井工况智能诊断是数字化油田的重要一环。本文针对抽油机井工况诊断领域存在的问题,即示功图转化为泵功图模型的建立与求解过程较繁琐。对基于实测示功图转化为泵功图展开研究,进而研究了基于泵功图的工况智能诊断方法。本文展开了以下研究:将傅立叶级数表示的实测悬点位移、傅里叶级数表示的含有待定系数的柱塞液体载荷作为抽油杆柱纵向振动的激励,分别建立了直井抽油杆柱纵向振动的离散系统模型与连续系统模型。基于振型
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抽油机井工况智能诊断是数字化油田的重要一环。本文针对抽油机井工况诊断领域存在的问题,即示功图转化为泵功图模型的建立与求解过程较繁琐。对基于实测示功图转化为泵功图展开研究,进而研究了基于泵功图的工况智能诊断方法。本文展开了以下研究:将傅立叶级数表示的实测悬点位移、傅里叶级数表示的含有待定系数的柱塞液体载荷作为抽油杆柱纵向振动的激励,分别建立了直井抽油杆柱纵向振动的离散系统模型与连续系统模型。基于振型叠加法求解系统响应,并根据实测悬点载荷与仿真悬点载荷相等的原则,建立了柱塞液体载荷傅立叶级数的待定系数、柱塞液体载荷与柱塞位移的计算模型,实现了直井实测悬点示功图到泵功图的转化。考虑定向井抽油杆柱在油管内作往复运动时,杆管接触位置及杆管摩擦力作用点的变化,建立了定向井抽油杆柱纵向振动仿真模型,将实测示功图的位移与载荷时间序列作为定解边界条件,基于有限差分法建立了数值仿真模型,实现了定向井实测示功图到泵功图的转化,为基于泵功图的工况智能诊断奠定了基础。将泵功图灰度矩阵的6个特征值作为描述井下工况的特征参数,建立了特征参数计算模型。基于RBF神经网络建立了工况智能诊断模型。实际数据验证结果表明,工况诊断模型准确率较高,能够满足工程实际应用的要求。
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