关野 王晓明 步万荣 刘俊刚 魏永祥 陈敏
摘要:电潜泵主要是应用在油田的生产中,它具有排量大、自动化程度高、效率高等特点,是油田生产过程中必不可少的设备部分,但是传统的电潜泵故障诊断技术逐渐不能满足现代化油田生产的需求,如此情况下,就需要对电潜泵故障诊断技术进行深入性的研究,这样才能保证电潜泵可以更好的进行工作,为企业创造好的经济效益。本文就针对电潜泵故障诊断技术发展的现状以及未来的发展趋势进行浅析。
Abstract: The electric submersible pump is mainly used in the production of oilfields. It has the characteristics of large displacement, high degree of automation and high efficiency. It is an indispensable part of the oilfield production process, but the traditional electric submersible pump fault diagnosis technology gradually fails to meet the needs of modern oilfield production. Under such circumstances, it is necessary to conduct in-depth research on the electric submersible pump fault diagnosis technology, so as to ensure that the electric submersible pump can work better and create good economic benefits for the enterprise. This paper analyzes the current status of the development of electric submersible pump fault diagnosis technology and the future development trend.
關键词:电潜泵;故障诊断;现状;发展
Key words: electric submersible pump;fault diagnosis;current situation;development
中图分类号:TE933 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2018)32-0201-02
0 引言
电潜泵作为一种重要的采油机械设备,它是由多种部件组合而成,有着结构关联性强的特点,这种情况造就其结构复杂的特点,直接导致电潜泵在工作的过程中故障产生率比较高。一般情况下,电潜泵一旦出现故障就需要花费较高的维修费,这样会给油田企业带来比较重的经济的负担,而且也会影响正常的生产,因此对于电潜泵故障诊断研究是十分有必要的。
1 电潜泵采油系统基本原理
电潜泵在整个油田采油的过程中主要就是通过多级的离心泵相互协作来进行工作的,它的工作对象就是油管。简单的说,通过地面上的电压器等相关的电流设备将电源电流传递到地层的电潜泵中,以此来带动电潜泵的电机进行转动,从而将电能转化为机械能。就是这种电能转化的过程来进行地层的原油开采与收集,最后在依靠压力作用输出地面。电潜泵的整体运行中最为关键的就是如何对其进行精确的控制,如此才能保证电潜泵的正常操作与生产。
2 电潜泵故障诊断技术研究现状
2.1 传统的电潜泵故障诊断方法
电潜泵传统故障诊断方法主要有两种,分别是电流卡片诊断和憋压诊断。电流卡片诊断方法主要就是通过电流卡片来进行故障的判断,具体操作为:当电潜泵在进行运行时,电流表上的指针就会在电流卡片上自动绘制出一条曲线,通过对这条曲线的分析来判断电潜泵是否存在有故障问题。憋压诊断方法比起电流卡片诊断法要稍微的复杂一点,判断故障的准确度也要高一点,具体操作为:当电潜泵在进行正常运作时,将井口的生产阀关闭来进行憋压,整个憋压的过程要时刻记录井口的油压变化,以此来绘制曲线图,最后对所绘制的曲线图特征进行分析,从而判断电潜泵是否存在故障隐患。
井口生产阀门在关闭之前油管内主要是处于气液混合流动的状态,一旦生产阀门关闭了,气体就会流动到油管的上部,而液体则会沉降下去,此时管内的压力就会上升。憋压处理的最初,井口的压力并不是一成不变的,是会随着时间的变化而变化,当压力达到一定的程度以后,整个油管内的气体体积就会变小,如此情况下压力与时间所产生的压缩系数就会呈现出线性关系。
2.2 现代电潜泵故障诊断方法
随着科学技术的不断发展,电潜泵故障诊断方法也发生了变化,现代最常用的诊断方法主要有三种,分别是:故障树分析法、模糊数学分析法、神经网络分析法。故障树分析法主要就是利用树形结果来分析电潜泵存在的故障原因,此种诊断方法主要是分析电潜泵的工作原理,根据其工作原理结合现场的工作数据,对于电潜泵的每个部件可能发生故障的概率用树形图的形式进行定量的分析,最后进行综合的计算以此来判断电潜泵发生故障的概率。模糊数学分析法就是对电潜泵产生的故障概率进行模糊诊断,以此来建立相关的故障与症状的模糊矩阵,并计算出故障的集合,从而来进行判断。神经网络分析法在诊断电潜泵故障时采用的就是BP神经网络方法,这种方法采用的网络模型属于单向传播方式,它会将电潜泵故障特征值采用输入值的方式表示,而产生的故障类型则是用输出值表示。
3 电潜泵故障诊断技术中存在的问题
3.1 传统电潜泵故障诊断方法中存在的问题
3.1.1 电流卡片诊断方法中存在的问题
电流卡片诊断方法使用的范围局限性比较大,只能针对一些特定的故障进行解释,并不能对整个系统故障进行准确全面的分析,对于故障产生的真实原因就不能做出明确的解释。比如说当电潜泵由于原因需要再次的开机时,就很容易将原有的故障扩大化,不能对现场的维修人员进行准确的故障指导,也就很难采取有效的解决措施了。
3.1.2 憋压诊断方法中存在的问题
憋压诊断方法主要就是在井口生产阀进行关闭后对其机组产生的压力进行测试来判断电潜泵是否存在故障问题,但是这样做时间一旦过长就会使得油井周边的地层压力产生波动,当再次启动机器时还需要比较长的一段时间才能使地层压力恢复正常,这样的情况是不利于油井进行有效的开采的。而且这种方法也不能对整个电潜泵机组进行直接性的监测,只是单纯的依靠井口压力与时间之间产生的曲线来进行推测的,也就是说这种方法所推测出的故障分析缺乏一定的直观性与准确性,每次测试的时间也比较长。
3.2 现代电潜泵故障诊断技术存在的问题
3.2.1 故障树诊断方法中存在的问题
故障树诊断方法主要依靠的就是计算机的分析技术,数据来源主要就是故障机组所产生的。故障树诊断方法对整体电潜泵机组来说是有利的,能够准确的分析出正常与故障的情况,但是对于局部故障情况却不能做出正确的分析,这种情况下建立的数学模型就会存在很大的差异性。使用故障树诊断方法最好是电潜泵各个部件相互之间不影响的状态下,可是实际的状况恰恰相反,电潜泵的部件之间联系是十分紧密的。电潜泵故障树采用的是定量计算的方式,这就需要收集大量的数据,这样才能准确的计算出部件产生故障的概率,但是它的弊端就是,一旦电潜泵的工作环境发生了变化,那么之前所收集到的数据就不能再使用的,需要进行重新的收集与计算,这样就比较浪费时间。
3.2.2 模糊数学法诊断中存在的问题
模糊数学法灵活性不强,也就是说在诊断的过程中容易产生疏漏,主要就是针对新故障的发生,一旦有了新的故障产生这种诊断方法就不适用了,毕竟建立关系矩阵是需要进行相关的统计与经验才能建立起有效的系数,若是不能获得新的系数,那么其局限性与不确定性就十分的明显。
4 电潜泵故障诊断技术未来发展趋势
现阶段,我国很多的油田都已经走向了开发的中后期,所面临的开采环境也更加的复杂,电潜泵在使用的过程中也出现了许多新的故障问题,而现阶段掌握的电潜泵故障诊断技术已经不能满足实际的需求,这就需要对其故障诊断技术进行深入性研究,并提高其诊断效果。
4.1 建立在线监测诊断系统
建立电潜泵在线监测诊断系统对于电潜泵故障诊断来说是有必要的,这样的系统可以对机组和与之相关的地层部分进行精准的监测,同时不局限于地面与地下,能够对整个电潜泵机组的运作进行实时检测,以此来获取准确的工作数据。通常情况下,电潜泵若是出现故障并不是突发性的,都是在正常工作一段时间以后才会表现出来,这时这种存在异常的数据就能被准确的记录下来,与正常数据做对比就能够及时的发现故障产生的部件,然后根据所得的数据来判断故障产生的原因,从而对其进行准确的分析,最终来确定故障的类型。
4.2 通过振动信号来对电潜泵故障进行诊断
电潜泵机组其实就是靠机械旋转来进行运作的,它的主要功能部件基本都是靠旋转来实现的。若是主要部件出现故障问题,那么就会使得机器在正常运转的过程中产生不正常的振动现象,振动越大代表着机器损坏与故障发生的可能越高,可以说振动其实就是机器自身的一种最真实的反应。振动参数比起其他的參数来说更能准确的反应出机组的运行状态。将机器产生的振动参数进行收集整理,更容易从中发现电潜泵故障产生的原因,并且电潜泵一般情况下都是安装在井下,从测试的角度考虑,通过振动信号来判断电潜泵是否存在故障也是十分方便有效的诊断技术。
4.3 多种诊断方法相结合
不同的故障诊断方法都有自身的优缺点,没有哪个是完美的,若是只依靠某一种或者某两种的诊断方法来进行电潜泵故障诊断的话未免太狭隘,也不够全面,在诊断中也容易产生疏漏。最合理也是最科学的诊断方法就是将传统电潜泵诊断技术与现代电潜泵诊断技术进行结合,将各自的长处融合到一起,以此为基础创造新的故障诊断方法,这样也可以很大程度上的提高电潜泵故障诊断的全面性与准确性。
传统的电潜泵诊断技术缺乏一定的智能化,比如电流卡片诊断方法就没有自主学习的功能,还需要人工对其进行识别与改进,也就是说需要对其进行重新的输出与设置,这种状态下融入一定的人工网络智能信息,就可以将故障的识别提高,同时也可以对各种采集到的信息进行有效的处理与储存,这样更利于故障的识别与分析。故障树分析法主要依赖的是统计数据与经验,但是很多的数据都存在着不确定性与模糊性,这种情况下若是将模糊数学法融入进去就能很好的解决数据模糊的问题,并且还能在一定的程度上将统计数据中存在的误差适当的减少,这样也就能将现场实际中的数据融入其中,综合分析下得到的故障判断结果也就更加的准确。
可以说用多种诊断方法相结合来进行电潜泵故障诊断所得到的结果更加的准确真实,同时也能有效的避免各种故障诊断技术中的不足之处,是十分可取的方式。
5 总结
综上所述,随着科技的不断进步,电潜泵的结构也会越发的复杂,那么相对应的出故障率也会比较高,故障的类型也不可能单一,这样的情况下仅仅依靠现有的故障诊断技术还是会有些吃力的,这就需要对电潜泵故障诊断技术进行深入性的研究分析,将各种先进技术融入到电潜泵故障诊断技术中,提高技术的可靠性,同时也适应的降低相关的维修成本,如此才能有效的增加企业的经济效益。
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