浅析抽油杆断裂原因分析与预防.pdf

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1、Academic学术仪器平台搭建的数据采集系统完成。越随机；反之，排列熵越小，振动越平稳。的准确性，最大对数似然概率值，数值实验中变速箱挂III档，主动齿轮齿当齿轮发生磨损或断齿时，机械设各发越大，表示越接近模拟的状态，从表中数为l4，从动齿轮齿数为27，预加载的生异常必然产生异常频率成分，由于有可以看出，算法对每种故障的诊断结果扭力为100N·m。对正常、轻微磨损、严缺陷的齿轮在啮合过程中存在的低频、较为理想。重磨损、断齿4等种状态进行实验。低振幅所激发的高频、高振幅共振，排4．结论3．2数据预处理和特征提取列熵值能够有效反映这些突变信号特征。(1)以齿轮振动

2、信号为研究对象，实验中传感器选用DYTRAN公司生产3．3HMM建模运用小波相关法进行降噪，并利用排列的3215M1型单自由度加速度传感器，测由于CHMM的初始概率和状态转熵算法较好地提取了目标齿轮的信号特点布置在靠近输出轴端的箱体表面外侧，移矩阵A的初始值选取对模型的训练结征。该测点能够较好地获取档位齿轮故障位果影响不大，这里采用等概率方式产生。(2)应用CHMM进行齿轮的故障诊断，置附近的振动信号。采用编码器控制采而CHMM中观测值概率矩阵的初值对减少了对连续观察序列进行离散化处理集，采样频率为20kHz，数据采集宽度为模型的训练结果影响较大，并且需要考这一

3、步骤，提高了诊断精度，并通过齿lOs，每种状态采集5个数据样本，每个虑不同样本对输出结果的影响，这就涉轮箱实验系统验证该方法的有效性。样本档含有2O万个采样点。及到CHMM训练的问题，即混合高斯概率由于原始信号含有大量的噪声，致密度函数中的均值、方差和权系数应该参考文献：使有用信息淹没在噪声里，所以首要进如何初始化的问题。采用的方法是：将[1]王文欢，王细洋，万在红．基于行降噪处理。采用小波相关滤波法进行几个属于同一观察样本的特征矢量组成细化谱和隐马尔可夫模型的齿轮故障分降噪，该算法是利用各层信号之问的相一个大的矩阵，然后对这个矩阵进行分类方法[J]．失效分析与

4、预防，2014关特征将信号中的重要特征信息与噪声段，对每一段的特征矢量进行K一调和均[2]陆汝华，王鲁达．基于状态加权区分开，从噪声中检出重要的信号边缘，值聚类，得到连续混合高斯概率密度函合成的HMM滚动轴承故障诊断[J]．轴承，并移除噪声，使得信噪比大大提高。数。201l运用排列熵可以反映齿轮振动信号3．4试验结果分析[3]印欣运，何永勇，彭志科，等．的复杂度。在转速、负载相同的情况下，各种状态的模型建立以后，用各组小波熵及其在状态趋势分析中的应用齿轮振动信号的排列熵越大，振动信号数据的后两个样本诊断故障，验证模型[J]．振动工程学报，2004‘浅析抽油杆断裂

5、原因分析与预防代勇钟新梅(1．四川威德福石化装备有限公司成都分公司2．西南石油大学电气信息学院)摘要：在众多影响油田生产的因素中抽油杆断裂是其中一个不可忽视的重要问题。抽油杆是抽油机井的细长杆件，上接光杆、下接抽油泵。一般情况下抽油杆的长度为7．6或8m。材质为高碳钢表面镀硬铬。在油管中使用内螺纹箍连接而成延伸至地下油层活塞处。通过反复运动来进行泵油。文章主要针对抽油杆断裂的原因进行分析，并且就预防抽油杆断裂进行了阐述，以期能够对预防抽油杆断裂起到一定的积极作用。引言环境相接触会产生点蚀。点蚀部位会造抽油泵的深度不断增加，抽油杆的工作抽油杆是地面与地下油田设备相

6、连成应力集中，从而产生疲劳腐蚀断裂J。状态将会直接影响到抽油的工作效率。接的重要结构部件，也是组成抽油系统在井眼轨迹中可以看出抽油杆在不同方以抽油机6次／min的频率来计算，抽油的重要部位之一，同时也是油田抽油系向的变化。其在井眼中运动受力相对繁杆的最短疲劳寿命在3．2年左右。伴随统中十分容易出现故障的环节之一。在复，在承受拉应力的同时还要承受持续着抽油杆在工作时期上下反复交替，承油田开采年限逐渐增加的基础上，抽油变化的弯曲应力，并且在反复上下运动受的荷载从小至大重复变化。疲劳裂纹泵的深度不断增加，抽油杆的工作状态过程中容易与油管、最大倾角出现偏磨，开始出现在抽

7、油杆外表应力最为集中的将会直接影响到抽油的工作效率。然而从而导致抽油杆或接箍出发生断裂。地方。并且随着运行次数的增多，将会抽油杆断裂是影响抽油杆工作状态的重1．2制造缺陷逐渐往直径方向扩张。承载面积变小，要因素之一。对抽油杆断裂的原因进行抽油杆在制造缺陷主要表现在以下应力也会相应增加，从而又导致裂纹扩分析，同时有针对性的采取相应措施能几个方面：螺纹的精度没有达到标准。展。因此当抽油杆超过安全使用期限时，够有效延长抽油杆的使用寿命，从而维在处理抽油杆头部的时候方式不当，导抽油杆表面十分容易断裂。护油田的正常生产。致热影响区的拉伸疲劳极限降低。在进1．4运输抽油杆不

8、当1．抽油杆断裂的原因行