基于人工神经网络的螺杆泵井工况诊断技术研究

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时间:2019-02-27

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1、中国石油大学(华东)硕士学位论文基于人工神经网络的螺杆泵井工况诊断技术研究姓名:李伟申请学位级别:硕士专业:油气田开发工程指导教师:王海文20080401摘要螺杆泵因其占地面积小、维护管理方便、调节排量容易、系统效率高等优点,在油田生产中应用数量逐渐增多。随着应用范围的扩大和工作环境的复杂,其运动参数和故障种类不断增多,而传统的故障诊断方法不能满足现场应用需求。根据螺杆泵在油田实际的应用情况,总结出螺杆泵井故障种类、故障形式、故障原因、故障危害和基本解决方法。分析了目前在故障诊断领域广泛应用的BP神经网络方法,对网络结构、网络参数的设置、训练模式

2、的选择及针对标准BP算法的改进进行了研究。在螺杆泵采油系统中,抽油杆系统是转动件,受拉、压、扭、磨、疲劳等作用力的影响严重,是螺杆泵采油系统的重要组成部分,也是故障多发部分,通过对抽油杆进行受力分析,建立了抽油杆受轴向载荷、弯矩和扭矩的计算模型。在进行网络诊断模型设计时,提取油井产量、动液面、测试扭矩、有无含砂、测试轴向力、油套是否连通、电流有无波动、停机反转程度等8个参数作为网络模型的输入变量。为了提高神经网络的泛化能力,本文设计的诊断模型集成了五个子网络,在设计各个子网络结构时,分别采用了自定型法、灰色关联分析法、模糊聚类分析法、舍弃部分隐层

3、神经元法和离散系数法设计隐层节点数目。借助Ⅵs砌BaSic6.O开发环境,完成了网络诊断系统的设计和训练。采用螺杆泵井实测数据对训练后的网络进行测试对比,结果表明人工神经网络是一种切实可行的智能诊断方法,基于人工神经网络的螺杆泵井工况诊断系统拥有很高的正确识别率,在实际应用中具有一定的价值。关键词:螺杆泵,人工神经网络,油井,工况诊断ResearchonDiagnosis1'echnologyf.0rProgressingCaVityPumpoilLiftSystemUsingArtilficialNeuralNetworksLiWei(Oila

4、ndGasDeVelopmentEngineering)DirectedbyPro£、7

5、加gHai、VenAbstractPmgressivecaVi够pump,owingt0theadV锄tageofsmalIsizeonground,conVenientmaintenanceandmanagement,e雒ytocontrolrateandhi曲e衔ciency,isbeingappliedmoreandmorewidelyinoilfield.As锄excellenttechniqueofa而ficiallift,itshowsdisti

6、nctsuperiorityoVerotherproductionmethodsinheavyoilwellsandsandyweUs.HoweVer,withtheincreasingnumbersofwellsinwhichitisbeinginstalled,workingconditionsarebecomingmorecomplicatedaIlddiagnosisisdi伍cult.Thisleadstothedi衔cultytodiagnosemfoughtraditionalmethods,whichcannotmeetthede

7、mandofmodemizedoilfieldproduction.Bystudyingtheproblemsduring印plicationofthepumpino

8、lfield,faultt)rpes,displayoffaults,causeoffaultSandhazardsoff.aultSinprogressiVecaVi够pumpwellsaresummarizedandessentiaIapproachestoresolVetheseproblemsareproposed.Andthen,intrinsicrelationship

9、betweenbehaViorsaJldcha础:teristicsisreVealed.Besidesabovementioned,thisp印eralsoa11alyzedBPanificialneuralnetworkswhichisgenemlIyusedinf.aultdiagnosisfield,discusseddiagnosistheo巧foroilwellsbasedonanincialneuralnetworI(s,andstudiednetworkarchitecture,net、vorkpar帅etersettjngs,t

10、rainingmodesandfiveimprovedalgorithmsforBPnetworl(s.Suckerrodofprogr

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