申请/专利权人：沈阳理工大学

申请日：2020-01-22

公开（公告）日：2024-01-19

公开（公告）号：CN111271049B

主分类号：E21B47/00

分类号：E21B47/00;E21B47/009;E21B47/047;E21B43/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.19#授权;2020.07.07#实质审查的生效;2020.06.12#公开

摘要：本发明公开一种有杆泵抽油井充满程度识别方法，属于石油开采技术领域，该方法通过检测三相异步电机的运行参数，并对参数进行分析，模拟得到不同生产工矿下的样本簇；再利用样本簇重构充满程度不足工矿诊断规则库，用重构后规则库中的样本训练充满程度不足再生工矿诊断模型；最后利用训练好的模型可以通过对连续实时监测的电参数来实时诊断抽油井的充满程度。本发明连续实时获取的充满程度，对抽油井进行连续实时闭环控制起到辅助作用，可实现井下供排协调，避免无效抽吸造成的电能浪费和二次损害的发生，减少无用的机械磨损，有效延长抽油系统寿命，降低生产运行成本。

主权项：1.一种有杆泵抽油井充满程度识别方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：以固定采样频率对有杆抽油系统所用三相异步电机的电压、电流、有功功率及功率因数进行连续实时的高速检测，对已获得的连续多个冲程的有功功率数据采用快速傅里叶变换FFT算法确定抽油机冲程周期；步骤2：利用动态差分阈值法确定瞬时功率和功率因数的最小值，结合抽油机冲程周期或人工辅助功能，辨识出上、下死点在功率波形中的位置；步骤3：根据现场输入的下泵深度、抽油泵直径、使用冲程、井液密度、油藏压力、油管规格、井口油压、抽油杆柱组合和抽油机几何尺寸数据，结合抽油井同构机理模型实现对有杆泵采油的全过程预测，从而自动生成不同生产工况下包括三相异步电机的电压、电流、有功功率和功率因数在内的电参数样本簇；步骤4：提取上述电参数样本簇中有功功率的多个不同特征值并确定各个特征值的阈值，以重构产生式有杆泵抽油井充满程度不足工况诊断规则库，并利用规则库中的样本训练充满程度不足再生工况诊断模型；步骤5：将实测的多冲程有功功率数据相叠加进行均值滤波以消除随机噪声，进而采用中值滤波抑制脉冲噪声，从而获得一个完整冲程周期的参考有功功率曲线，并提取特征值；步骤6：采用充满程度不足再生工况诊断模型识别深井泵是否未充满，若诊断为泵未充满则执行步骤7，反之，给出充满程度为100％的结论；步骤7：根据抽油井处于充满程度不足工况时的电参数特征和与其对应的曲柄角位移，结合光杆位置随曲柄角位移变化的规律确定深井泵有效活塞行程；步骤8：根据抽油井同构机理模型计算得到最大活塞行程，按活塞有效行程与最大行程之比最终确定深井泵充满程度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 沈阳理工大学 一种有杆泵抽油井充满程度识别方法

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