采油機械設備狀態監測與故障診斷技術

王若晗

（遼河油田高升采油廠，遼寧盤錦 124010）

0 引言

隨著石油需求量的不斷增加，不僅要求油田機械設備的生產技術愈來愈先進，還需要確保機械設備能夠符合耐高溫、高壓的要求，防止發生設備爆炸、燃燒現象。所以，油田企業對于機械設備的要求也變得更加嚴格，機械設備必須符合安全生產標準，油田企業應該及時、全面檢查采油機械設備的運行狀態，防止在機械設備在運行中發生故障，企業還要安排專門的技術檢測人員監控設備的整體運行狀態。

1 采油機械設備的故障診斷過程

油田設備故障診斷是在特定工作環境下，依據機械運轉過程中的相關信息判斷機械設備的工作狀態是否正常，如果處于異常工作狀態，這時需要找出機械設備發生故障的真實原因和故障部位，并預測出設備的工作狀態變化，其實質主要是識別機械設備的運行狀態。設備故障診斷可以分為3 步：①檢測出設備的關鍵信號；②在被檢測出的特殊信號中發現征兆；③開展設備故障識別模式。這種故障診斷基于故障事件原因，并不能減少設備故障引起的大量損失，故障預防和故障檢測階段主要是采集特定信號并將其特殊處理，從多個角度評估機械設備的運行狀態，按照設備的具體化差異采取相應的措施。

2 采油機械設備狀態檢測技術分析

（1）聲發射監測技術。聲發射監測技術在油田的壓力容器和管道、海洋石油的檢測和結構變化得到廣泛的應用。大慶油田、燕山石化等專業的石油石化企業對于大型聲發射監測設備進行壓力容器的專業檢驗。聲發射監測技術不僅避免由于壓力容器的壓力超負荷導致的安全隱患問題，保障壓力容器的正常運行，還很大程度上減少壓力容器的檢驗時間，使油田的經濟收益不斷增加。

（2）噪聲監測技術。噪聲監測技術主要是對于噪聲的采集，處理特定信號并識別其運行狀態，這能夠最大限度地實現機械設備的有效監測。如今部分油田的通井機評價標準、注水泵站的高壓電機以及其運行狀態監測已經成為噪聲監測的一部分，而不同環境的噪聲監測自然也是不同的。在實驗室環境下，必須選擇較為精確的噪聲測量儀器；工作環境下通常選取常規便攜式檢測儀器；穩定環境下最常采用的是普通聲級計；相反非穩定環境需要對噪聲進行統計測量，因此選擇積分聲級計的測量方式，如果非穩定環境的噪聲測量范圍較大，可以采用較多的聲級計與數據處理裝置。

（3）振動監測技術。振動檢測技術是一項參考設備的振動頻率及其特征變化檢測設備實際運行狀態的技術。一般情況下，設備的振動信號會體現設備現階段的運行狀態變化以及特征信息，可以反映設備的不同故障變化，而且監測的范圍主要包括旋轉設備、往復機械以及機械軸承等。通常情況下，振動監測技術的核心參數是設備振幅，分為3 種形式：位移表示設備的振動幅度的高低；加速度表示速度在一定時間內的快慢變化；速度表示設備振動的快慢。而且設備發生故障的情況不同，則監測工作所需要監測的工作參數也是不同的。

3 采油機械設備故障診斷技術分析

（1）油液分析技術。一般情況下，油田機械設備的運行狀態監測對于設備故障檢測和工作效率檢測具有重要的參考意義，還有機械設備的安全診斷，這都能夠最大限度地避免機械設備發生故障問題。對于油田機械設備的監測主要是監測設備在工作過程中的運行狀態，故障判斷就是通過對機械設備運行狀態的監控，在這個過程中收集的監測數據按照流程進行處理分析，最終對于設備的工作狀態有一個基本的判斷。

油液分析技術是一項可以全方位地監測設備運行狀態的技術，它不僅能夠維持采油機械設備的正常運行情況，還能對機械設備的運行周期實施評估預測，從而確保采油機械設備的運行狀態能夠符合正常工作需求。油液分析技術中最常使用的有氣相分析、潤滑油檢測等。油液診斷技術主要包括油液分析技術、油液智能監控技術以及磨粒自動識別技術等。磨粒自動識別技術就是在鐵譜分析的研究基礎上進行優化處理，依據磨粒的特征識別記錄磨粒的形態變化過程，并將其特征參數記錄在數據庫內加以診斷分析。而油液監測智能系統可以將傳統的油液檢測技術進行改進，將其變成更加智能化的新型技術，可以將比較復雜的信息進行簡單化處理，使機械設備的監測效率有所提升，因此使用智能化輔助手段處理復雜繁瑣的信息，不僅能夠最大程度地保證檢測速度，還能確保機械設備的監測質量。

（2）無損探傷技術。無損探傷技術對于采油機械設備的檢測具有十分重要的意義，并且廣泛地應用于采油過程中的設備維護，主要包括監測長輸管道設備以及相關石油化工裝置等。而無損探傷技術中最頻繁使用的有超聲波檢測、磁粉檢測等，對此技術進行如下分析：①射線檢測技術。這項技術的檢測對象既包含金屬部件還包含非金屬部件，而金屬部件的檢測應用會更加廣泛。為了確保在油田檢測過程中的檢測效率，檢測對象定位在油田機械設備中的高壓容器；②磁粉檢測技術。這項技術主要是依據鐵磁效應檢測原理，識別油田機械設備的磁導率及其變化，對其展開磁化反應，讓周圍磁場發生畸變，漏磁場的形成將磁粉吸引過來，這就很大程度上能判別出磁粉的形態變化，從而找到油田機械設備中有可能存在的缺陷；③超聲檢測技術。這項技術被廣泛地應用于油田機械設備的無損探傷工作中，它的檢測原理是通過對超聲波的檢測，并分析機械設備的反射與散射，最終得到一個油田機械設備的大概分析，從而實現機械設備的較為完整的檢測，例如機械設備的力學變化環節；④滲透檢測技術。油田機械設備的被檢測表面通過加入較強液體加以浸潤，通過比較被檢測的設備表面的滲透能力，讓液體滲透進機械設備的縫隙中，同時還能很好地對機械設備表面的液體進行有效清除。依據毛細管原理，可以徹底清除設備表面殘留的液體，最終發現設備的潛在故障；⑤渦流檢測技術。這項技術的應用原理是通過電磁感應對油田機械設備的相關部件進行檢測，讓油田機械設備中渦電流符合通過導電固件原理，然后對渦電流有一個基本的分析，從而確定油田機械設備中的故障問題。

4 采油機械設備狀態監測與故障診斷技術的發展前景

隨著經濟和科技的高速發展，計算機技術廣泛地應用于在油田機械設備的狀態監測與故障診斷，油田企業的機械設備變得更加精細、復雜和先進。因此，使油田機械設備的狀態監測和故障診斷變得更加困難，為了確保油田機械設備的檢測過程中檢測得更加完全，也使監測設備的準確度得到保證，因此就需要對機械設備的故障診斷技術進行一定的創新，利用更加先進的技術，進而完成油田機械設備的故障檢測。

（1）智能系統。隨著科學技術的飛速發展，智能系統在油田機械設備的運行檢測中得到非常廣泛的應用，并且檢測效果也十分顯著。智能系統的技術核心在于將計算機技術應用于機械設備的狀態檢測中，這種計算機程序系統可以通過一系列傳感器對油田機械設備采取全面檢測，并對機械設備的監測數據進行處理分析，分析出設備的運行規律，可以對于人類的思想過程有一個大概的分析，模仿其思維意識，學習更加專業的知識，并通過長期的經驗累積能夠把更加完善地應對油田機械設備中出現的故障問題。

（2）建立人工神經網絡模式。人工神經網絡的運行模式就是通過對數據單元和非線性信息的分析處理，它可以通過人類神經元模式特點將網絡中繁雜的信息進行簡化處理，對油田機械設備的故障信息進行及時處理，并對其故障問題進行特定分析，從而推動油田機械設備的運行狀態監測趨于現代化、智能化。

（3）注重油田全員發展。科技水平正在不斷發展中，油田企業機械設備的管理水平也變得更加精細，因此油田機械設備的狀態監測與故障診斷的發展也傾向于油田企業的全部成員。當前，油田企業參與油田機械設備的狀態監測與故障診斷的成員主要可以分為3 種：①對油田企業檢測機械設備的重要決策人員；②監測油田機械設備過程的人員；③對油田機械設備進行現場監控的人員。這些油田企業檢測機械設備運行狀態的工作人員應該得到重視，可以對他們進行定期專業培訓，提高其專業技能的掌握，讓其在各自崗位上有更大的發揮空間，這也使設備狀態監測與故障診斷更加準確和高效。

5 結束語

總而言之，重點分析油田機械設備狀態檢測技術以及故障診斷技術，可以從中發現，如果想降低油田機械設備運行過程中發生的故障概率，使采油產量得到大幅提升，就要求定期監測油田機械設備的運行狀態，從而保障全部機械設備的運行狀態符合正常要求。只有這樣，在油田機械設備發生故障的情況下，才能夠在第一時間對機械故障問題更好地解決，使設備的維護工作效率更高，使油田企業獲得更大的經濟收益。