抽油機(jī)電參數(shù)遠(yuǎn)程智能故障診斷技術(shù)研究

孫 東

(勝利油田技術(shù)檢測(cè)中心，山東 東營(yíng) 257000)

0 引言

抽油機(jī)是油田機(jī)械采油的主要設(shè)備之一，其電能消耗是采油廠運(yùn)行成本的主要組成部分［1－3］。現(xiàn)有的抽油機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)需要對(duì)抽油機(jī)的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行多傳感器的同步采集，實(shí)現(xiàn)成本較高，且受現(xiàn)場(chǎng)多種因素的限制，在接收端獲取的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性很難保證［4－6］。而抽油機(jī)電能參數(shù)的采集實(shí)現(xiàn)成本較低，數(shù)據(jù)質(zhì)量也較為可靠;同時(shí)，抽油機(jī)井的電能信息不僅反映了油井的耗電情況［7－8］，還包含有大量的抽油機(jī)工況信息。因此，挖掘抽油機(jī)井電能監(jiān)測(cè)信息，能夠?qū)崿F(xiàn)部分抽油機(jī)井故障診斷的功能。

以現(xiàn)有技術(shù)理論為基礎(chǔ)，研究了基于fuzzy-ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的抽油機(jī)井電參數(shù)遠(yuǎn)程故障診斷方法，并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的診斷系統(tǒng)。目前，該系統(tǒng)已成功應(yīng)用于勝利油田的多口抽油機(jī)井，并獲得了較為滿意的使用效果。

1 技術(shù)原理分析

1.1 運(yùn)行工況的關(guān)系分析

前向推導(dǎo)與后向推導(dǎo)的曲柄軸扭矩計(jì)算公式為:

電動(dòng)機(jī)輸出軸功率Pm可近似表達(dá)為:

式中:Pi為電動(dòng)機(jī)輸入有功功率，kW;IN為電動(dòng)機(jī)額定電流，A;PN為電動(dòng)機(jī)額定功率，kW;I0為電動(dòng)機(jī)空載電流，A;ΔP0為電動(dòng)機(jī)空載損耗，kW;ηN為電動(dòng)機(jī)額定效率;ω為電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速，r/min。

綜合式(2)～式(4)，可得到:

從式(5)可以看出，電動(dòng)機(jī)輸入有功功率Pi與曲柄軸扭矩Tn呈近似的線性比例關(guān)系。如果抽油機(jī)的傳動(dòng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障，如皮帶打滑、齒輪箱斷齒等，將會(huì)直接導(dǎo)致Pi的變化。由式(1)可知，對(duì)于運(yùn)行中的抽油機(jī)，在不發(fā)生大故障或調(diào)參作業(yè)的情況下、B、MCmax等參數(shù)可以視為常數(shù)，而懸點(diǎn)載荷P的變化受井下泵工況影響，其變化將導(dǎo)致曲柄軸扭矩Tn的變化，也就是間接引起電動(dòng)機(jī)輸入有功功率Pi的變化［9］。

1.2 Fuzzy-ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是一種具有自學(xué)習(xí)功能的并行方法，但在實(shí)時(shí)或非穩(wěn)定環(huán)境中，一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)都存在穩(wěn)定性、可塑性的兩難問(wèn)題［10－11］，也就是說(shuō)，一個(gè)自學(xué)習(xí)系統(tǒng)在對(duì)新的信息進(jìn)行學(xué)習(xí)時(shí)通常會(huì)遺忘以前學(xué)習(xí)的信息。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增量式學(xué)習(xí)是當(dāng)環(huán)境變化以及有新的數(shù)據(jù)樣本時(shí)，它能夠?qū)W習(xí)新的知識(shí)，而且不會(huì)忘記舊的知識(shí)，自適應(yīng)地調(diào)節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使之適應(yīng)環(huán)境的變化。自適應(yīng)諧振(adaptive resonance theory，ART)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是采用這種學(xué)習(xí)理念的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而ARTMAP則是由兩個(gè)ART模塊組合而成的半監(jiān)督型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

Fuzzy-ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)得到的，它由ARTa和ARTb這兩個(gè)fuzzy ART模塊組成，其結(jié)構(gòu)如圖1所示。ARTa和ARTb兩個(gè)模塊分別讀入輸入向量a和b，如果ARTa和ARTb不互連，則它們都可獨(dú)立地進(jìn)行自組織的類別分組。

圖1 Fuzzy-ARTMAP結(jié)構(gòu)圖Fig.1 The structure of Fuzzy-ARTMAP

ARTa和ARTb之間通過(guò)與ART1相似的ART中間模塊相連，ART中間模塊是一個(gè)映射域控制從ARTa識(shí)別類型到ARTb識(shí)別類型相結(jié)合映射的學(xué)習(xí)。該映射不直接連接樣本a和b，而是連接樣本a和b的壓縮符號(hào)。映射域還用來(lái)控制ARTa警戒參數(shù)的匹配跟蹤。在映射域，若被輸入向量a激活的ARTa的類別與被輸入向量b激活的ARTb的類別不匹配，ARTa警戒參數(shù)將增加一個(gè)系統(tǒng)搜索需要的最小值。如果有必要，則學(xué)習(xí)一個(gè)新的 ARTa的類別，讓其預(yù)測(cè)匹配ARTb的類別。映射域的作用是在ARTa和ARTb之間建立聯(lián)系，并執(zhí)行匹配跟蹤規(guī)則。當(dāng)映射域出現(xiàn)不匹配時(shí)，ARTa警戒值將增加更正預(yù)測(cè)誤差所需的最小值，即犧牲最小量的泛化能力(信息壓縮率)去更正由原來(lái)較高的信息壓縮率所造成的預(yù)測(cè)誤差。

2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與功能

2.1 數(shù)字電能表終端

具有遠(yuǎn)傳功能的數(shù)字電表終端被安裝在抽油機(jī)控制柜中，其各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)如下:電壓測(cè)量范圍為0～1 500 V、電流測(cè)量范圍為0～150 A、單通道采樣頻率為7 kbit/s、有效值測(cè)量精度為1%、數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程傳輸速率(GSM)為10 kbit/s。

2.2 下位機(jī)數(shù)據(jù)處理算法

數(shù)字電能表采用32位ARM單片機(jī)作為中央處理器，每小時(shí)實(shí)行一次長(zhǎng)達(dá)5 min的連續(xù)電參數(shù)采集。對(duì)于工頻供電的油井，有效值點(diǎn)的測(cè)算速率為10點(diǎn)/s。考慮到ARM單片機(jī)的數(shù)據(jù)處理能力和遠(yuǎn)傳模塊的傳輸速率，數(shù)字電能表采用先將數(shù)據(jù)暫存記錄再遠(yuǎn)傳上位機(jī)的模式，連續(xù)記錄的時(shí)間為5 min。記錄并遠(yuǎn)傳的參數(shù)包括5 min內(nèi)的電壓有效值波形、電流有效值波形和有功功率波形。

2.3 故障診斷流程

在測(cè)控系統(tǒng)的終端，對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算與分析，計(jì)算參數(shù)包括5 min內(nèi)的電流有效值平均值、有功功率平均值、有功功率波動(dòng)因數(shù)、12 h內(nèi)有功功率變動(dòng)差值、功率曲線擬合載荷波動(dòng)峰值和功率曲線擬合載荷波動(dòng)因數(shù)等。

其中，有功功率的平均值和有功功率波動(dòng)因數(shù)分別定義如下

式中:CLF為有功功率波動(dòng)因數(shù)。

有功功率的平均值Pm反映了5 min內(nèi)抽油機(jī)電機(jī)負(fù)載率的情況。當(dāng)抽油機(jī)井正常運(yùn)行時(shí)，抽油機(jī)電機(jī)在各個(gè)沖次內(nèi)的平均負(fù)載率為一平穩(wěn)直線。該負(fù)載率受到井下泵工況的影響。在正常情況下，有功功率的平均值應(yīng)在一個(gè)合理范圍內(nèi)緩慢波動(dòng)。有功功率波動(dòng)因數(shù)CLF反映了抽油機(jī)在一個(gè)沖次內(nèi)電機(jī)載荷的波動(dòng)情況，其值越大，說(shuō)明抽油機(jī)的平衡度越差。根據(jù)運(yùn)行工況的分析，利用功率曲線對(duì)載荷曲線作最小二乘擬合，從而獲得擬合載荷波動(dòng)峰值和擬合載荷波動(dòng)因數(shù)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出端包括正常、油泵卡阻、抽油桿偏磨、抽油桿斷脫、油泵漏失、皮帶打滑這6種故障，形成邏輯向量。在使用網(wǎng)絡(luò)前，對(duì)這6種故障進(jìn)行初始化，利用文獻(xiàn)［11］給出的系統(tǒng)分析軟件，并結(jié)合抽油機(jī)的實(shí)測(cè)參數(shù)，建立某油井的模擬仿真數(shù)據(jù)。同時(shí)，形成初始化訓(xùn)練樣本，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。模型投入運(yùn)行后，每月常規(guī)油井測(cè)試獲取的示功圖數(shù)據(jù)要用于修正功率曲線與載荷曲線的映射關(guān)系。每發(fā)現(xiàn)一次故障，其故障信息也要作為訓(xùn)練樣本，定期對(duì)Fuzzy-ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行修正。

3 應(yīng)用效果

該技術(shù)先后在勝利油田的14口抽油機(jī)井上進(jìn)行了試驗(yàn)，除停井維護(hù)和個(gè)別幾天受極端天氣影響導(dǎo)致數(shù)據(jù)無(wú)效外，遠(yuǎn)程抄表系統(tǒng)運(yùn)行狀況良好，工況可靠。具體分析實(shí)例如下。

油田Y52-33井采用的拖動(dòng)電機(jī)為45 kW三相異步電動(dòng)機(jī)，目前平均運(yùn)行電流為28.7 A，平均有功功率為8.9 kW、日產(chǎn)液13 t/d。電機(jī)于2009年9月18日8時(shí)遠(yuǎn)傳的電流與功率曲線顯示異常，平均電流突然由30 A降至5 A，同時(shí)有功功率由27 kW降到1.5 kW左右，診斷系統(tǒng)顯示故障為抽油桿斷脫;同年9月21日通過(guò)小修檢泵發(fā)現(xiàn)光桿距上部4.2 m處斷脫。

油田Y25X4井正常運(yùn)行電流約為25 A，2009年6月電流逐漸由25 A升至29 A，后期發(fā)現(xiàn)，每天的監(jiān)測(cè)曲線波動(dòng)異常，診斷系統(tǒng)顯示故障為抽油桿偏磨。同年7月6日，運(yùn)行電流在26.3～28 A之間頻繁波動(dòng)，有功功率在3.8～4.1 kW 之間波動(dòng)，功率因數(shù)在0.27～0.31之間波動(dòng)，有功功率波動(dòng)系數(shù)達(dá)到 1.33，診斷系統(tǒng)顯示故障為皮帶打滑。自2009年7月7日起，有功功率12 h內(nèi)變動(dòng)差值達(dá)到1.8 kW。7月11日，電流由27.5 A降至2 A，有功功率由3.9 kW降到1 kW左右，功率因數(shù)由0.3下降到0.16，診斷系統(tǒng)顯示故障為抽油桿斷脫。7月11日晚間關(guān)井，12日檢井，發(fā)現(xiàn)油井皮帶斷裂。

油田Y1X69井自2009年4月13日起，電流、功率、功率因數(shù)逐漸上升。4月21日，電流達(dá)到額定電流67 A、有功功率25 kW左右，診斷系統(tǒng)顯示故障為油泵卡阻，經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)并解剖事故，發(fā)現(xiàn)油泵吸入口沙卡。

4 結(jié)束語(yǔ)

為了充分利用油田抽油機(jī)井電能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)所獲取的數(shù)據(jù)，并解決抽油機(jī)井生產(chǎn)過(guò)程中的實(shí)時(shí)故障診斷問(wèn)題，提出了一種基于Fuzzy-ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽油機(jī)井故障診斷模型。該模型克服了普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性、可塑性的兩難問(wèn)題，使得現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)獲取的故障模態(tài)能夠及時(shí)地對(duì)診斷模型進(jìn)行補(bǔ)充。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)使用與診斷實(shí)踐，證明該系統(tǒng)能夠較為準(zhǔn)確地診斷出抽油機(jī)井的運(yùn)行故障，且實(shí)現(xiàn)成本低、易于推廣，能夠?yàn)橛吞锏某橛蜋C(jī)井安全高效生產(chǎn)提供技術(shù)保障。

［1］周封，張晶，孟慶瑞.基于日耗電量的抽油機(jī)電動(dòng)機(jī)優(yōu)化匹配選型研究［J］.微特電機(jī)，2009，37(9):27 －30.

［2］彭國(guó)標(biāo)，安秋悅.淺談抽油機(jī)節(jié)能及智能控制器的設(shè)計(jì)［J］.自動(dòng)化儀表，2004，25(9):7 －10.

［3］曹瑞基，閆敬東，張勤.電能表在抽油機(jī)上計(jì)量存在的問(wèn)題［J］.上海計(jì)量測(cè)試，2007，3(2):27 －28.

［4］潘崢嶸，郭凱.抽油機(jī)在線故障監(jiān)控器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［J］.自動(dòng)化儀表，2009，30(8):67 －69.

［5］周元華.一種基于CAN總線的抽油機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研制［J］.石油礦場(chǎng)機(jī)械，2007，36(10):76 －78.

［6］陳楫國(guó)，楊洪茂.游梁式抽油機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷［J］.中國(guó)設(shè)備工程，2003(1):37－39.

［7］劉慕雙，蔡廣新，謝穎.游梁式抽油機(jī)的遠(yuǎn)程智能故障診斷［J］.石油礦場(chǎng)機(jī)械，2007，35(5):15 －18.

［8］吳曉東，王世展，王智深.油田抽油機(jī)數(shù)據(jù)采集實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)［J］.測(cè)控技術(shù)，2003，23(5):82 －84.

［9］錢(qián)欽.油井能耗在線分析診斷系統(tǒng)［J］.油氣田地面工程，2010，29(3):36－37.

［10］Haykin S.Neural networks:a comprehensive foundation［M］.New Jersey:Prentice-Hall，1999.

［11］李明忠，許建國(guó).調(diào)徑變矩抽油機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)及動(dòng)力學(xué)特性分析［J］.石油鉆采工藝，2003，25(5):67－69.