钻井泵和绞车在线监测和故障诊断系统研究

贾登，骆学理，王施权，张易，苏勇，王永超，白翰钦

(1. 中国石油集团工程技术研究院有限公司，北京 102206；2. 中国石油集团西部钻探工程有限公司 国际工程公司，新疆 乌鲁木齐 830000)

自动化钻机作业流程复杂，现场环境恶劣，安全隐患和设备发生故障的诱因多，使钻机的安全运行及现场检测仪表的正常工作受到影响[1]，因此对钻机关键设备进行全天候状态监测与故障预警是保证其安全、稳定运行的必要措施[2]。为了准确监测和诊断钻机关键设备运行状态，通过对国内外旋转运动和往复式设备监测普遍采用的技术对比研究，利用振动测试技术能有效对钻井泵和绞车进行监测、诊断[3-4]。振动是评价钻井泵和绞车运行可靠性的一个重要指标，是机械系统运动中位移、速度、加速度值的大小随时间在其平均值上下重复变化过程。异常振动对设备的寿命、精度和可靠性都会产生不利影响，振动信号包含机械设备中异常或故障信息，振动特性影响机械设备的运行状态。因此，设备的故障运行可以由振动信号检测，基于振动信号的测试和分析方法对设备的监测、维护和保养提供依据和建议[5-6]。

本文首先分析钻井泵和绞车的振动信号监测方式，其次分析钻井泵和绞车的常见故障及监测点布局，所需要监测的状态参数，最后根据参数特点、设备结构和现场环境设计了钻井泵和绞车的在线监测和故障诊断系统。

1 钻井泵和绞车常见故障分析及测点布局分析

1.1 钻井泵及绞车常见故障分析

钻井泵主要由动力端和液力端两大部分组成，动力端包括： 机架、小齿轮轴、曲轴、十字头、中间拉杆等；液力端包括： 液缸、阀总成、缸套、活塞、柱塞、吸入管及排出管等。钻井泵的典型结构主要由： 电机、曲轴箱以及泵阀三部分组成。绞车的典型结构主要由电机和滚筒组成。根据钻井泵与绞车的结构特点，先确定所需监测的测点位置。结合测点位置与调研情况，将钻井泵与绞车的故障进行归纳总结，得出三种类型的故障： 轴承故障、十字头故障与泵阀故障。

1)轴承故障。轴承是旋转机械中的一类重要部件，当轴承上的某个部件发生断裂或轻微裂纹等故障时，该部件在载荷作用下高速运转，轴承的其他非故障部位会周期地与故障部位接触并碰撞，通过碰撞产生的冲击力引起轴承座以及其他零件的振动，形成一系列减幅振荡，减幅振荡在发生时按一定的频率进行，减幅振荡发生的频率称为故障特征频率，它由轴的转速、轴承几何尺寸及损伤点的位置(外圈、内圈、滚动体)等确定。

2)十字头故障。十字头作为钻井泵动力端中曲柄连杆滑块机构的滑块，是连接活塞与连杆的零件，它主要具有运动转换和导向作用，是钻井泵的主要部件之一。机械动力通过输入轴上人字齿传给连杆和滑块，将旋转运动转变为往复式运动。由动力端传递给液力端活塞上的力，带动活塞往复运动。十字头处于钻井泵动力端的中心位置，它连接连杆和介杆，把连杆的平面运动转化成介杆和活塞的往复运动，可见十字头的重要作用。十字头做直线往复运动时，也为液力端的活塞起导向作用。当十字头与导板之间间隙超标或者润滑不良时，会破坏十字头与导板之间的油膜而发生干磨，以至于产生很大的噪声和大量的热量，长时间工作必然会严重拉伤十字头和导板。为此，对钻井泵十字头进行故障诊断是必要的。

3)泵阀故障。泵阀系统的主要用途是： 在阀体上下压差力作用下，通过阀体的启闭达到输送钻井液的目的。因此，密封性和启闭迅速性是衡量泵阀性能的重要指标。泵阀系统失效通常表现为失去密封性能导致在关闭时钻井液的泄漏，以及钻井泵不能正常启闭。泵阀系统中由于各部件的结构各异、材料不同，导致失效机理也有所区别，所表现出来的失效特征也不尽相同。

4)故障总结。根据上述故障形式，结合钻井泵和绞车故障诊断技术方案，得到钻井泵和绞车常见故障见表1所列。

表1 钻井泵和绞车常见故障

1.2 钻井泵测点布局及绞车测点布局分析

根据钻井泵结构以及振动传感器安装标准，在电机驱动端、曲轴箱驱动端、曲轴箱非驱动端安装无线振动温度一体传感器，在1号、2号、3号三个缸的十字头、排水阀各安装无线振动传感器。每台钻井泵共10个传感器。监测点布置如图1所示。带“*”为必须布置传感器的测点。钻井泵各测点在监测系统中的测点位置及详细说明见表2所列。

表2 钻井泵监测系统测点布置

图1 钻井泵监测测点布置平面示意

根据钻井绞车结构以及振动传感器安装标准，在电机驱动端和滚筒转轴两端分别安装无线振动-温度传感器，采集相应测点的振动信号与温度。每台绞车共6个传感器。绞车各测点在监测系统中的测点位置及详细说明见表3所列。

表3 绞车监测系统测点布置

2 钻井泵和绞车监测及故障诊断系统设计与实现

钻井泵和绞车在线状态监测及故障诊断系统网络架构主要包括硬件和软件两大部分。硬件主要包括： 振动温度一体传感器、网关信号采集器、服务器(钻机关键装备故障识别软件系统V1.0)，用于获取钻井泵和绞车实时振动与温度信号，并将该信号由现场传回中心控制室内的工作站[7-8]。软件包括数据采集软件和故障诊断软件，软件模块主要包括： 在线监测、智能诊断、预测维护、历史趋势、设备信息、参数设置，通过分析获取的信号数据，用于钻井泵和绞车实时状态监测、典型故障诊断及振动趋势分析。该系统由振动温度一体传感器、数据采集及处理单元、网关信号采集器、以太网、服务器、数据库软件、分析软件组成，并可以通过因特网实现数据的远程共享[9-10]。

2.1 系统硬件设计与实现

该系统硬件部分主要由振动和温度一体传感器、网关信号采集器、服务器(钻机关键装备故障识别软件系统V1.0)构成，实现信号采集、传输、储存等功能。

1)本设计中研制了一款加速度传感器来采集振动信号。该加速度传感器为振动和温度参数输出复合传感器，采用不锈钢外壳，激光焊接密封，可靠性强，双层屏抗干扰能力强，适合于各种恶劣环境下长期可靠工作。多应用于工业旋转机械、轨道交通、智能船舶等传动系统的齿轮、轴承、传动轴的振动和温度参数监测。

2)该系统配备了网关信号采集器进行数据传输，通过GPRS/CDMA，4G移动网络或LAN接口协议中的一种进行通信。可适应高温和低温工作环境，温度范围为-40～+70 ℃，湿度范围为5%～95%RH，可以不间断长期工作。网关布置在室外，通过线缆与各传感器接通，外壳为防爆外壳，能适应各种恶劣环境。现场共安装了3个网关信号采集器，每个可连接8个传感器。

3)监控服务器选用研勤技术性能稳定的工控机作为主机，服务器配置为i5-8265 CPU，16G内存，2块512G SSD固态硬盘，带有RS-232标准通信接口、4G网卡、以太网卡及WIFI接口。监控主机和网关信号采集器配置固定IP，以便于与振动和温度一体传感器采集模块进行数据传输。

2.2 系统软件设计与实现

为了配合硬件系统，笔者开发了钻井泵和绞车在线监测与故障诊断系统，该系统通过状态监测与故障诊断技术，并基于振动测试结果开展相应的维修和维护，可有效避免和预防钻机关键装备发生故障、有效提升钻机关键装备机组的效能和设备完好率。该系统利用Visual Studio软件平台编写，具备数据采集、在线监测、数据分析、故障诊断、预测维护、历史趋势和设备信息查询、参数设置等功能，实现钻机关键装备的数据采集、在线监测与故障识别。钻井泵和绞车在线监测与故障诊断系统框架如图2所示。

图2 钻井泵和绞车在线监测与故障诊断系统框架示意

该系统软件设计包括客户端数据采集软件(C/S 结构)、绞车在线监测软件(B/S结构)和钻井泵在线监测软件(B/S结构)三部分，以下分别介绍。

1)客户端数据采集软件。客户端数据采集软件主要包括： 网关IP设置模块、常规数据采集间隔设置模块、波形数据采集间隔设置模块、温度和振动烈度值显示模块和上传云端设置模块。

2)绞车在线监测软件关键模块设计。软件整体的主页面共分为七部分包括： 网站名称、管理员信息、导航栏、功能区、页面导航区、主页面区、版本信息区。绞车在线监测模块包含左侧电机驱动端、右侧电机驱动端XY方向和滚筒转轴Y方向测点实时数据表、测点的振动烈度值(RMS)和温度(t)、RMS高报值等。其中RMS值和t值每2 s刷新一次，RMS标准值为参数更新中特征指标的B标准(良)，若测得的RMS值和t值大于B标准(良)小于C标准(差)，则背景颜色变为黄色，若测得的RMS值和t值大于C标准(差)，则背景颜色变为红色。

3)钻井泵在线监测软件关键模块设计。钻井泵在线监测模块包含1～5号缸高压水枪、1～5缸排水阀、左电机驱动端径向、右电机驱动端轴向等测点，可以实时监测上述测点的RMS值和t值。

3 钻井泵和绞车的监测及故障诊断系统测试试验

经过硬件和软件调试，为了验证钻井泵和绞车的在线监测及故障诊断系统的准确性和可靠性，将该系统部署在某井场的7 km自动化钻机上进行状态监测和故障诊断。钻井泵上布置了14个测点安装振动和温度一体传感器，绞车上布置了6个测点安装传感器。

现场共采集钻井泵温度、振动特征值3.6×103余组，有效数值的均值见表4所列，振动波形225余组，该系统从数据库中得到数据并进行监测分析。试验期间，共监测绞车72 d，该软件系统根据采集到的振动波形生成钻井泵监测报告和绞车监测报告各72份，其中钻井泵测点诊断结果1 008个，经过核查其中绞车正确诊断结果894个，钻井泵故障识别准确率约为88.7%；绞车测点诊断结果432个，经过核查其中绞车正确诊断结果378个，绞车故障识别准确率约为87.5%。试验证明： 该系统运行平稳，数据传输正常，软硬件设计满足现场采集要求。

表4 钻井泵振动和温度信号有效数值的均值

4 结束语

通过对油田现场使用的钻井泵、绞车常见故障分析研究，为了准确、快速、可靠地获取钻井泵和绞车的运行参数，提升自动化钻机的完好性，本文基于振动测试技术研制了钻井泵和绞车的在线监测和故障诊断系统，该系统具备数据采集、记录、云端上传，在线实时诊断、预警等功能，实现钻机关键装备数据采集、在线监测与故障识别等功能。另外开展7 km自动化钻机的钻机泵和绞车状态监测试验，结合振动信号测点水平振动的时域图，得到测点的温度有效值和振动烈度，推测故障发生的部位，通过与钻井泵和绞车现场勘察结果对比，证实了该系统对钻机关键设备在线监测和故障诊断方法的有效性，钻井泵故障识别准确率约88.7%，绞车故障识别准确率约为87.5%。该研究成果实现了钻井装备的故障事前预警、事后支持，为发展钻井装备故障诊断以及监测评估业务提供有力支撑及保障油气安全生产。