抽油機電參數遠程智能故障診斷技術研究

孫 東

(勝利油田技術檢測中心，山東 東營 257000)

0 引言

抽油機是油田機械采油的主要設備之一，其電能消耗是采油廠運行成本的主要組成部分［1－3］。現有的抽油機遠程監控系統需要對抽油機的運行參數進行多傳感器的同步采集，實現成本較高，且受現場多種因素的限制，在接收端獲取的數據準確性很難保證［4－6］。而抽油機電能參數的采集實現成本較低，數據質量也較為可靠;同時，抽油機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工況信息。因此，挖掘抽油機井電能監測信息，能夠實現部分抽油機井故障診斷的功能。

以現有技術理論為基礎，研究了基于fuzzy-ARTMAP神經網絡模型的抽油機井電參數遠程故障診斷方法，并設計了相應的診斷系統。目前，該系統已成功應用于勝利油田的多口抽油機井，并獲得了較為滿意的使用效果。

1 技術原理分析

1.1 運行工況的關系分析

前向推導與后向推導的曲柄軸扭矩計算公式為:

電動機輸出軸功率Pm可近似表達為:

式中:Pi為電動機輸入有功功率，kW;IN為電動機額定電流，A;PN為電動機額定功率，kW;I0為電動機空載電流，A;ΔP0為電動機空載損耗，kW;ηN為電動機額定效率;ω為電動機的轉速，r/min。

綜合式(2)～式(4)，可得到:

從式(5)可以看出，電動機輸入有功功率Pi與曲柄軸扭矩Tn呈近似的線性比例關系。如果抽油機的傳動系統出現故障，如皮帶打滑、齒輪箱斷齒等，將會直接導致Pi的變化。由式(1)可知，對于運行中的抽油機，在不發生大故障或調參作業的情況下、B、MCmax等參數可以視為常數，而懸點載荷P的變化受井下泵工況影響，其變化將導致曲柄軸扭矩Tn的變化，也就是間接引起電動機輸入有功功率Pi的變化［9］。

1.2 Fuzzy-ARTMAP神經網絡模型

神經網絡方法是一種具有自學習功能的并行方法，但在實時或非穩定環境中，一般的神經網絡結構都存在穩定性、可塑性的兩難問題［10－11］，也就是說，一個自學習系統在對新的信息進行學習時通常會遺忘以前學習的信息。神經網絡增量式學習是當環境變化以及有新的數據樣本時，它能夠學習新的知識，而且不會忘記舊的知識，自適應地調節神經網絡，使之適應環境的變化。自適應諧振(adaptive resonance theory，ART)神經網絡就是采用這種學習理念的神經網絡，而ARTMAP則是由兩個ART模塊組合而成的半監督型神經網絡。

Fuzzy-ARTMAP神經網絡是由ARTMAP神經網絡改進得到的，它由ARTa和ARTb這兩個fuzzy ART模塊組成，其結構如圖1所示。ARTa和ARTb兩個模塊分別讀入輸入向量a和b，如果ARTa和ARTb不互連，則它們都可獨立地進行自組織的類別分組。

圖1 Fuzzy-ARTMAP結構圖Fig.1 The structure of Fuzzy-ARTMAP

ARTa和ARTb之間通過與ART1相似的ART中間模塊相連，ART中間模塊是一個映射域控制從ARTa識別類型到ARTb識別類型相結合映射的學習。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。映射域還用來控制ARTa警戒參數的匹配跟蹤。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警戒參數將增加一個系統搜索需要的最小值。如果有必要，則學習一個新的 ARTa的類別，讓其預測匹配ARTb的類別。映射域的作用是在ARTa和ARTb之間建立聯系，并執行匹配跟蹤規則。當映射域出現不匹配時，ARTa警戒值將增加更正預測誤差所需的最小值，即犧牲最小量的泛化能力(信息壓縮率)去更正由原來較高的信息壓縮率所造成的預測誤差。

2 系統結構設計與功能

2.1 數字電能表終端

具有遠傳功能的數字電表終端被安裝在抽油機控制柜中，其各項技術指標如下:電壓測量范圍為0～1 500 V、電流測量范圍為0～150 A、單通道采樣頻率為7 kbit/s、有效值測量精度為1%、數據遠程傳輸速率(GSM)為10 kbit/s。

2.2 下位機數據處理算法

數字電能表采用32位ARM單片機作為中央處理器，每小時實行一次長達5 min的連續電參數采集。對于工頻供電的油井，有效值點的測算速率為10點/s。考慮到ARM單片機的數據處理能力和遠傳模塊的傳輸速率，數字電能表采用先將數據暫存記錄再遠傳上位機的模式，連續記錄的時間為5 min。記錄并遠傳的參數包括5 min內的電壓有效值波形、電流有效值波形和有功功率波形。

2.3 故障診斷流程

在測控系統的終端，對接收到的數據進行計算與分析，計算參數包括5 min內的電流有效值平均值、有功功率平均值、有功功率波動因數、12 h內有功功率變動差值、功率曲線擬合載荷波動峰值和功率曲線擬合載荷波動因數等。

其中，有功功率的平均值和有功功率波動因數分別定義如下

式中:CLF為有功功率波動因數。

有功功率的平均值Pm反映了5 min內抽油機電機負載率的情況。當抽油機井正常運行時，抽油機電機在各個沖次內的平均負載率為一平穩直線。該負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在一個合理范圍內緩慢波動。有功功率波動因數CLF反映了抽油機在一個沖次內電機載荷的波動情況，其值越大，說明抽油機的平衡度越差。根據運行工況的分析，利用功率曲線對載荷曲線作最小二乘擬合，從而獲得擬合載荷波動峰值和擬合載荷波動因數。

神經網絡的輸出端包括正常、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。在使用網絡前，對這6種故障進行初始化，利用文獻［11］給出的系統分析軟件，并結合抽油機的實測參數，建立某油井的模擬仿真數據。同時，形成初始化訓練樣本，對神經網絡進行訓練。模型投入運行后，每月常規油井測試獲取的示功圖數據要用于修正功率曲線與載荷曲線的映射關系。每發現一次故障，其故障信息也要作為訓練樣本，定期對Fuzzy-ARTMAP神經網絡診斷模型的相關參數進行修正。

3 應用效果

該技術先后在勝利油田的14口抽油機井上進行了試驗，除停井維護和個別幾天受極端天氣影響導致數據無效外，遠程抄表系統運行狀況良好，工況可靠。具體分析實例如下。

油田Y52-33井采用的拖動電機為45 kW三相異步電動機，目前平均運行電流為28.7 A，平均有功功率為8.9 kW、日產液13 t/d。電機于2009年9月18日8時遠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，同時有功功率由27 kW降到1.5 kW左右，診斷系統顯示故障為抽油桿斷脫;同年9月21日通過小修檢泵發現光桿距上部4.2 m處斷脫。

油田Y25X4井正常運行電流約為25 A，2009年6月電流逐漸由25 A升至29 A，后期發現，每天的監測曲線波動異常，診斷系統顯示故障為抽油桿偏磨。同年7月6日，運行電流在26.3～28 A之間頻繁波動，有功功率在3.8～4.1 kW 之間波動，功率因數在0.27～0.31之間波動，有功功率波動系數達到 1.33，診斷系統顯示故障為皮帶打滑。自2009年7月7日起，有功功率12 h內變動差值達到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，功率因數由0.3下降到0.16，診斷系統顯示故障為抽油桿斷脫。7月11日晚間關井，12日檢井，發現油井皮帶斷裂。

油田Y1X69井自2009年4月13日起，電流、功率、功率因數逐漸上升。4月21日，電流達到額定電流67 A、有功功率25 kW左右，診斷系統顯示故障為油泵卡阻，經現場作業并解剖事故，發現油泵吸入口沙卡。

4 結束語

為了充分利用油田抽油機井電能監測系統所獲取的數據，并解決抽油機井生產過程中的實時故障診斷問題，提出了一種基于Fuzzy-ARTMAP神經網絡的抽油機井故障診斷模型。該模型克服了普通神經網絡穩定性、可塑性的兩難問題，使得現場實時獲取的故障模態能夠及時地對診斷模型進行補充。通過現場使用與診斷實踐，證明該系統能夠較為準確地診斷出抽油機井的運行故障，且實現成本低、易于推廣，能夠為油田的抽油機井安全高效生產提供技術保障。

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