基于Agent的抽油机井故障诊断智能分析系统的研究
油田采油机械设备状态监测及故障诊断技术分析_1
油田采油机械设备状态监测及故障诊断技术分析发布时间：2022-09-23T09:05:11.934Z 来源：《中国科技信息》2022年10期第5月作者：刘翠霞[导读] 随着油田开采量的增加，采油机械设备的需求量也不断加大，采油机械设备不仅要拥有先进的技术，刘翠霞大庆油田第三采油厂黑龙江省大庆市 163000摘要：随着油田开采量的增加，采油机械设备的需求量也不断加大，采油机械设备不仅要拥有先进的技术，还要使机器在运作过程中经受各种恶劣环境的考验，比如高温、高压、易燃易爆等。
一旦发现机械有故障问题要马上进行处理，才能使采油机械设备的外在问题与隐藏问题得到预防与整治，节约大量在维修上的成本。
本文主要分析油田采油机械设备状态监测及故障诊断技术。
关键词：采油机械设备；超声波；油液分析技术；振动监测引言我国最近几年中经济建设速度越来越快，对于能源的需求量日益增加，尤其是石油资源，在我国经济建设中发挥着重要的作用，石油资源属于不可再生资源，随着开采量的不断增加，油田企业的生产压力变得越来越大，油田企业面临着巨大的困难和挑战。
油田机械采油工艺技术在石油的开采中发挥着重大的作用，所以我们对机械采油工艺技术要高度重视，突显出其有效性，对生产过程中存在的问题及时解决，保障油田开采施工的安全、可靠。
1、机械设备故障维修管理的重要意义分析当前行业逐渐趋于机械化的方向发展，在一个完整的生产作业体系中，所包含的机械设备类型比较丰富、多元。
不同设备在结构方面具有较强的复杂性，同时在功能上也是非常关键的因素。
实践运用过程中，机械设备的功能是否正常，决定着整个生产作业的安全与稳定，同时也关乎着企业的经济效益。
一旦在生产作业时出现设备故障隐患，那么将导致整个工程作业进度明显受阻，甚至还会造成较大的经济成本投入，导致工期延长，不利于生产作业的深入发展。
所以，企业需正确看待对机械设备有效维护和实现管理的重要性，并在今后的生产实践当中，要加强生产与管理有效联合的思想贯彻。
抽油机井故障诊断智能集成系统的研究
样 Ｓ型 ，使 神经元 的输 出 响应 为 ［ ，１ 区域上 的连 续值 。它 属模糊 数 学 的隶属 度 ，因 而专 家 系统 与神 经 样 ０ ］
网络 的运算 结果 之 间必然 存 在一 种 内在 的联 系 ，只不过 二者所 依 据 的数学 机理 不 同 而 已。这 实际上是 一 种数 据融合 ［ 。 ３ ］
一
个 实 际的系统 ，通 过通 讯机 制 实现 彼此 的耦 合 。耦合集 成 系统 的实现 由 ２个 阶段 组成 。
松耦合 集成第 １阶段 的结 构 见 图 １ 。在 这 种 耦 合
１ １ 松耦 合集成 的 第 １阶段 ．
方式 中 ，抽 油井故 障诊 断 专 家 系统 模 块 和神 经 网络 识 别 系统 模块都 是独 立 的 ２个 系统 模 块 ，各 自都 是 一 个 可 以单独 工作 的系统 。在此 阶段 实 现 中，首 先 由专 家
１ 抽 油井故障诊断集成 系统 的实现
集 成技术 的研 究取 得 了很 大的 进展 ，引起 了世 界人 工智 能界 的广 泛注 意 ，成 为人 工智 能研究 的前沿
之一 。故 障诊 断集成 系统 是 以专 家 系统 和人工 神经 网络 为基 础 的一种 集成 系统 。该 集成 系统 属于 松耦合 集成 的类 型 。所谓松 耦 合集 成是 指抽 油井 故 障诊 断专家 系统 和神 经 网络 系统 模 块 间完全 独 立 ，各 自组成
抽 油机 井故 障诊 断 智 能集 成 系统 的研 究
黄 翔 （ 胜利油田 有限公司河口采油厂，ｌ ， ｔ， 东营 ２７０） Ｊ Ｖ ５２０
［ 要］ 通 过 对抽 油 井 故 障 诊 断 智 能 集 成 系统 的研 究 ，提 出并 实 现 了 一 种 抽 油 井 故 障 诊 断 松 耦 合 集成 的模 摘 型 ，将 神 经 网 络 和 传 统 专 家 系统 技 术 相 结 合 ，相 互取 长 补 短 ，克 服 了传 统 故 障 诊 断 方 法 的 不 足 ，从 而 能
基于Agent的抽油机井智能巡检系统研究
、
巡 检 过 程管 理 和 数 据 通 讯 四大 模 块 。系 统 数 据
库采 用 Ｓ ＬＳｒｅ， Ｑ ｅｖｒ部分 基础 数 据 表如 表 １ 表 ２所 、
示。
表 １ 巡 检 员 信 息表
键 输 模 — 盘 入 块
‘ ＿ ＬＤ 示 块 ＿ Ｊ ｃ显 模 —＿
Ｎ ＤＬＨ Ａ Ａ ＮＦ Ｓ— Ｌ
仪） 控制 Ａ ｅｔ控制 中心管理软件） ， ｇｎ（ 和通讯 Ａ ｅｔ ｇｎ
组成 。该 系统首 先 由通讯 Ａ ｅｔ 载巡 检 任务 到 数 ｇｎ 下 据采 集 Ａ ｅｔ其 次 ， 过数 据 采 集 Ａ ｅｔ 集 抽 油 ｇｎ； 通 ｇｎ 采
机井 电动机电流、 油压 、 套压 、 泵压 、 回压五个参数 ，
Ｓ Ｒ Ｍ Ｌ ＤＡ —
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ＹＧｎ ｒ￣ Ａ
串 口
电 管 源 理 卜 —
蚕 — 传器 ÷＿ 感 一
压力传感器 。该传感 器是针对油 田油水井井
口压 力测量 而专 门研 发 的机 电一 体 化 产 品 ， 一端 可 与手 持式 仪 表相 连 ， 一 端 可 与 快 速 接 头 座 相 连 ， 另
量程 Ｏ ０Ｍ ａ精度等级 ０５ —４ Ｐ ， ． 级 。 Ｊ
快速接 头 座 。平 时 快 速 插 头 座 固定 在 井 口采 油树 上 ， 泄压 阀 ， 测量 安全 、 带 保证 环保 。 电流互 感器 。该 互 感 器 为 自行 研 发 ， 针对 测 是 量抽 油机 电动 机 的三个 相 线 电流 的 电流 传 感 器 ， 测
摘
要
建立 了一种基于 Ａｅｔ ｇ 的智能巡检 系统 ， ｎ 该系统 由传感器、 巡检仪和计算机管理软件三部分 组成 ， 需要周期性巡 能对
基于自组织竞争神经网络的抽油井故障诊断系统
有 杆 抽 油 机 是 目 前 我 国石 油 开 采 的 主 要 设 备 ， 是 最 为 广 泛 的一 种 机 械采 油方 式 ； 据 统计 ， 有 杆 泵 抽 油 井 占 到 我
１ 功 图数 据 来 源
Ｉ ． Ｉ 系统 架 构
国油井 总 数 的 ９ ４ ％Ｉ 卜 。 抽 油 井 系 统 故 障 诊 断 技 术 一 直 是 国内外 采油 工程 技术 人员 的重 要研 究课 题 。 传 统 的 故 障 诊
断 方 法 就 是 凭 工 作 人 员 的 经 验 判 断 油 井 的故 障 ， 这 种 方 法 误 差极 大 。 严 重 影 响 油 田 的 生 产 。人 工 神 经 网 络 技 术 的 发 展 和完 善 。 在采 油 工业 也 受 到 了关 注 ， 被 越 来 越 广 泛 地 应 用 到 了示 功 图 诊 断 等 领 域 当 中［ ３ － ５ １ 。 文 中提 出 了 将 神 经 网
第２ １ 卷 第 １ １ 期
Ｖｏ １ ． ２１ Ｎｏ ． １１
电 子 设 计 工 程
Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｄ
２ ０ １ ３年 ６月
Ｊ ｕ ｎ ． ２ ０ １ ３
基于 自组织竞 争神经网络的抽油井故障诊 断 系统
抽油机智能间抽设备实现故障诊断的研究的开题报告
抽油机智能间抽设备实现故障诊断的研究的开题报告一、选题背景和意义随着油田开采技术的不断发展和普及，抽油机智能间抽设备的应用逐渐增多。
但由于环境复杂及设备运行的不确定性，使得抽油机智能间抽设备故障检测及诊断变得十分重要。
现在，越来越多的抽油机智能间抽设备使用人员对设备的性能和安全问题关注，因此，需要一种能够及时发现设备故障并有效诊断的方法。
该方法不仅可以保证设备的安全运行，还可以为设备维修提供重要的依据，从而提高设备的运行效率。
二、研究目标和内容本项研究旨在设计一个抽油机智能间抽设备故障诊断的智能系统，该系统可以从设备的传感器获取数据并实现智能化处理，进而实现设备故障的诊断。
具体研究内容包括：1.建立抽油机智能间抽设备传感器数据采集平台；2.开发数据处理算法，实现对设备故障的预测及自我学习功能；3.开发智能诊断平台，并集成预测功能；4.对系统进行性能测试及优化。
三、研究方法和步骤步骤一：搜集相关数据及文献，建立数据采集平台需要搜集有关抽油机智能间抽设备的设备参数、运行数据等有关数据，并根据数据采集网站进行数据采集组织，建立统一接口，实现数据的标准集成和处理。
步骤二：开发数据处理算法，实现设备故障的预测及自我学习功能；在本研究中，将采用机器学习算法进行数据处理。
针对抽油机智能间抽设备的数据特点，我们将选择聚类算法、分类算法及回归算法进行数据处理，从而实现对设备故障的预测及自我学习功能。
步骤三：开发智能诊断平台，并集成预测功能。
建立基于机器学习算法的智能诊断平台，将实现设备故障的诊断并输出预测结果。
步骤四：对系统进行性能测试及优化。
进行系统性能测试，评估系统的针对不同类型抽油机智能间抽设备的预测和诊断能力，并对系统结构、参数优化，提高系统的准确性和效率。
四、研究成果和预期价值本项研究将通过开发一种基于机器学习的抽油机智能间抽设备故障检测诊断平台，实现对设备运行状态的有效监控及故障诊断，将会对油田开采行业具有非常大的实用性和推广应用价值。
基于神经网络的抽油机井井下故障诊断专家系统
井 下 故 障诊 断 专 家 系 统 基 本 结 构
１ ２ 神 经 网络 特征 参数 的选 取 ． 目前 采 油工 程 师一 般是 根 据采 油 泵 的泵 功 图
发 生 故 障 的可 能 性 ． 神 经 网络 与 专 家 系统 结 合 把
状 态 ： 抽带 喷 ； 连 固定 凡 尔卡 死 ； 严重 磨 损 ； 油 泵 抽
途 径 ． 者 提 出 了 一种 将 神 经 网络 与 专 家 系统 相 作
结 合 的新 方 法 ， 结合 科研 项 目， 择 对某 油井 进 并 选 行 实 际故 障 测试 ， 得 了较 好 的效果 ． 取
维普资讯
第２ ６卷 第 ４ 期
２０ ０ ２年 ８月
武汉理工大学学报 鸯 ） （至 差
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＷ ｕ ａ ｉｅ ｓｔ ｆＴｅ ｈ ｏｏ ｙ ｏ ｒ ａ ｈ ｎ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ｏ ｃ ｎ ｌ ｇ ｏ ｙ
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・４ ８・ ５
武汉 理工大学学报 （ 通科学与工 程版） 交
２０ ０ ２年
第 ２ ６卷
塞 脱 出工 作 筒 ； 尔 漏 失 ； 凡 液体 或 机 械 摩 阻 ； 筒 泵 弯 曲 ； 上 碰 ； 下 碰 ； 泵 ； 管 漏 ； 工 作 基 本 泵 泵 卡 油 泵
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输 出层 ，ｌ ，
运 用 ， 挥 各 自的优 点 是 进 行 故 障 诊 断 的一 种 新 发
形 状 来进 行故 障判 断 的． 因此 ， 泵功 图的几 何 特 征 是 进行 故 障 识 别 的 主 要依 据． 据泵 工 作 时 的 力 根 学行 为 ， 可将 抽 油机 井井 下 故 障划 分 为如 下 １ ７种
油水井常见故障及故障诊断方法研究
油水井常见故障及故障诊断方法研究摘要：在油井开采中，对抽油井井下故障进行预测和诊断，及时了解和掌握采油系统的工况，实现采油系统的自动化监控和科学管理，是当前石油行业迫切需要解决的问题。
由于我国各大油田的油井工况不同，抽油设备类型不能满足各类复杂工况，所以国内石油开采现场，油井以及采油装备发生故障的概率很高，导致了我国各大油田生产效率较低。
现阶段，采油现场还不能在第一时间发现故障油井，无法及时进行相应的诊断分析，因此造成了油田资源浪费，从而影响油田生产效率及产量。
有鉴于此，对油井进行实时故障诊断、优化分析并及时制定故障处理方案，是现阶段提高我国石油产量的有效途径之一。
关键词：油井；常见故障；诊断方法；前言近年来，我国对石油资源的需求量正在逐渐增加，仅靠我国国内石油产量已不能满足我国石油需求量的增长速度，石油供需缺口逐渐增大，对外依存度急剧攀升。
造成我国石油对外依存度不断飙升的原因主要有两个，其中一个原因是原油资源日益短缺并且需求量不断增加，另外一个重要的原因是我国各大油田生产效率较低，油井产量难以有效提高。
采油工程领域内的研究者对抽油机井故障诊断越来越重视，越来越多的石油行业的专家学者都对其进行了深入的研究。
有杆泵抽油井故障诊断主要经历了人工分析、计算机诊断和人工智能诊断三个阶段。
国内外专家学者在抽油机井故障诊断技术领域做了大量的研究工作，最终形成了多种诊断方法。
目前应用在工程实际中的故障诊断方法主要有光杆示功图法、井下示功图法、憋压诊断法、M法以及声测法。
在实际生中，各种诊断方法也各有利弊，油田可以根据具体情况，选择合适的诊断方法。
因为人工智能诊断技术在油井故障诊断中的应用比较广泛，并且示功图法有明显的图形特征，比较容易提取图形特征值，所以基于示功图识别的人工智能诊断技术逐渐变成了油田技术人员研究的重点。
1油井故障诊断方法研究现状有杆泵抽油法是当前国内外应用最广泛的传统的机械采油技术。
目前，世界上80％到85％的采油井都采用这种采油方式。
基于综合诊断的油井智能优化控制系统技术研究
基于综合诊断的油井智能优化控制系统技术研究【摘要】近年来抽油机技术发展趋向智能化。
本文提出了基于油井生产参数的综合诊断，集示功图在线采集测试、抽油机井诊断通信和抽油机井抽空控制于一体的智能优化控制技术。
该系统由数据采集单元、数据处理单元和控制执行单元组成，能够自动采集监测动液面、压力、功图、流量等参数，通过对油井工况的分析和诊断，综合调整工作参数，达到最大限度挖掘油层潜力，解决抽汲矛盾，提高经济效益，延长检泵周期，节约电能等目的。
【关键词】智能化生产参数示功图控制油田开发进入中后期，储采不平衡的矛盾越来越突出，低产井的数量逐年上升，尤其在低渗油藏，油井供液不足现象普遍存在。
在日常生产中经常出现干抽、抽空等现象，在这种情况下，抽油机仍正常运行会为油井生产带来众多不利因素，如造成能量浪费，出现液击、杆柱震荡磨损以及系统效率降低等问题。
因此，进行有效和准确的智能控制对维护油井正常生产运行及节约能源、控制成本具有重大意义。
本系统可实现远程、实时对油井生产动态资料数据进行自动采集和传输，在无人值守时也能掌握油井工况参数的变化。
通过分析，推算动液面、在线采集示功图，对油井工况综合诊断，得出最优工作参数，从而实现变频调速，提高系统效率等目标。
1 目前油田采油工艺状况随着油藏开发的进行，油井产能受到地质特征、油藏管理、采油工程、生产维护等方面影响，从长远来看是动态变化的。
当油层的供液能力发生变化，就需要对油井抽汲参数优选，否则，当供液出现不足时，就会出现空抽现象，能耗增高。
当供液充足时，抽汲强度不够，没有最大限度发挥油井的产能。
油井的动液面直接反映了地层的供液情况及井下供排关系。
目前，受自动化水平等多方面因素的制约，现在大多是按月测试示功图和动液面，然后综合其它数据，确定理论运行参数，由于数据录取、分析、调整的阶段性和滞后性，使优化调整表现为事后控制，失去了最佳性；由于现有技术装备水平限制，无论冲程还是冲次调节都不连续，很难达到理论要求；受人为因素的影响，在实际工作中出现调参不及时、运行参数不合理的现象，既耗费了人力，也未达到最佳效果。
基于专家系统的抽油井故障诊断系统的开题报告
基于专家系统的抽油井故障诊断系统的开题报告开题报告：基于专家系统的抽油井故障诊断系统一、项目背景随着油气资源的日益稀缺，油田勘探和开采的成本越来越高，抽油井的安全稳定运行对于企业的生产经营至关重要。
然而，由于井筒深度、地下介质复杂等原因，抽油井的故障问题十分常见，如泥浆卡钻、钻柱断裂、井底流体卡线、泵杆断裂等。
解决这些问题需要及时准确的诊断和分析，并采取有效措施加以应对。
为此，本课题拟研究开发一个基于专家系统的抽油井故障诊断系统，提高抽油井的故障诊断和故障解决效率。
二、研究目标本课题旨在开发一个基于专家系统的抽油井故障诊断系统，具体目标包括：1. 建立抽油井故障诊断知识库：收集抽油井故障问题的实例数据和相关技术资料，建立故障诊断知识库。
2. 建立专家系统：利用规则推理、模糊推理等方法建立抽油井故障诊断专家系统，实现故障自动诊断和解决方案推荐。
3. 设计用户界面：设计友好的用户界面，方便用户输入故障信息和查看诊断结果。
三、研究内容1. 抽油井故障诊断知识库的构建根据已有的实际故障案例和技术文献，收集抽油井故障问题和对应的解决方案，将其构建为一个完整的知识库，涵盖尽可能多的故障情况和解决方案。
2. 基于规则推理的专家系统设计利用基于规则推理的方法进行故障诊断和解决方案推荐，实现系统自动化的故障诊断功能。
以规则库为基础，引入模糊数学、神经网络等方法实现故障问题的解决方案推荐。
3. 系统界面设计设计友好的用户界面，方便用户输入故障信息和查看诊断结果。
对于难以通过界面输入的故障问题，可提供语音交互和自然语言识别功能。
四、研究计划1. 第一阶段：文献调研和数据收集。
通过查阅相关文献和实际故障案例，收集抽油井故障问题和解决方案，并初步筛选建立知识库所需的数据。
2. 第二阶段：知识库的构建。
以收集到的数据为基础，构建抽油井故障诊断知识库。
3. 第三阶段：专家系统的设计和实现。
利用规则推理和模糊推理等方法，设计并实现抽油井故障诊断专家系统。
基于神经网络的抽油机井下故障诊断专家系统
量ｓ 嘲 。该 特征 向量 代表 的是 一 种全 局 的形 状 特 征 。最 后 可得
归一化 到坐标大小为 ｘ ： ｙ ＝ ２ ０ ０ ： １ ０ ０比例下数据 的图像 Ｈ ｕ 矩特 功图数据。采集到的功 图数据既保存在 ｓ ｑ ｌ ｉ ｔ ｅ 数据库 ， 用户查
看 功 图 的 时 候 可 以 直 接从 数 据 库 中读 取 ， 然后 利 用 画 图 工具 （ ｐ ａ ｉ ｎ ｔ 类） 画 出功 图 ， 通 过 神 经 网 络算 法 进 行 故 障 诊 断 并 把诊 断 结果 利用 Ｔ ｅ ｘ ｔ Ｖ ｉ ｅ ｗ控件 显示 出来 。
入信息能够识别成组 的相似输入向量； 自组织映射神经 网络
通 过 学 习 同样 能 够识 别 成 组 的 的相 似输 入 向量 ，使那 些 网络 层 中彼 此 靠 得 很 近 的 神经 元 对 相 似 输 入 向量 ，使 那些 网络 层 中彼 此 乱 靠 的 很 近 的 神经 元 对 相 似 的输 入 向量 产 生 响 应 。与
陈勇殿 ，等
基 于神 经 网络的抽油机 井下故 障诊 断专家 系统
统 计 特征 （ ， ， ， ， ， ） 为｛ ２ ． ０ ５ ６ １ ， １ ５ ． ８ １ ４ １ ， － ０ ． １ ３ ７ ７ ， ２ ． ６ ６ ４
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基于机器学习的抽油机诊断优化控制技术研究进展
数 码 设 计 PEAK DATA SCIENC收稿日期：2017-10-27；修回日期：2017-12-10。
作者简介：檀朝东(1968-)，男，安徽，副研究员，博士，采油工程，智能油田。
E-mail: 704877300@·67·计算机与应用DOI ：10.19551/ki.issn1672-9129.2018.01.026基于机器学习的基于机器学习的抽油机诊断优化控制技术研究进展抽油机诊断优化控制技术研究进展李欣伦1，檀朝东1*，王再兴2，杨若谷3（1.中国石油大学（北京），北京昌平，102249；2.中国石油华北油田公司，河北任丘，062500；3.北京雅丹石油技术开发有限公司，北京昌平，102200）摘要：抽油机井在后期的生产中存在效率低下，耗能较高等问题。
准确地对抽油机井生产工况进行诊断和对抽汲参数的优化控制对于油田生产稳定和节能意义重大。
本文综述了现阶段主要的抽油生产工况的诊断技术方法，对其中涉及到的机器学习方法进行了分类总结，同时对抽油机井生产优化控制相关的研究进展进行了调研和归纳。
关键词：抽油机；机器学习；诊断；优化；控制 中图分类号：TP183 文献标识码：A 文章编号文章编号：：1672-9129(2018)01-0067-03Research Progress in the Diagnosis and Optimization Control of PumpingUnit Based on Machine LearningLI Xinlun 1, TAN Chaodong 1*, WANG Zaixing 2, YANG Ruogu 3(1.China University of Petroleum (Beijing), Beijing Changping, 102249, China; 2. PetroChina Huabei Oilfield Company, Hebei Renqiu, 062500, China;3.Beijing Yandan Petroleum Technology Development Co, Ltd, Beijing Changping, 102200, China)Abstract ：Pumping unit wells emerges low efficiency, high energy consumption and other issues in the late production period. Accurate diagnosis of pump conditions and optimal control of pumping parameters are of great significance for the stable and efficient production of oilfields. This paper summarizes the main technical methods of diagnosing oil production condition at the present stage, summarizes the related machine learning methods, investigates the research related to the optimization of the production of pumping wells, and summarizes the main optimization control method.Keywords ：pumping unit well; machine learning; diagnosis; optimization; control引用：李欣伦, 檀朝东, 王再兴, 等. 基于机器学习的抽油机诊断优化控制技术研究进展[J]. 数码设计, 2018, 7(1): 67-69.Cite ：LI Xinlun, TAN Chaodong, W ANG Zaixing, et al. Research Progress in the Diagnosis and Optimization Control of Pumping Unit Based on Machine Learning[J]. Peak Data Science, 2018, 7(1): 67-69.引言在当前世界石油生产中，特别是在油田开发的中后期，有杆泵采油方式占有很大比例。
基于深度学习的抽油机井工况诊断方法
首先介绍了本文的研究背景与现状，接着简要 阐述了卷积神经网络，然后对本文的数据集进行说 明并阐明预处理过程，并通过实验设计结构最优的 网络模型,最后对全文作岀总结并提岀了改进方向。
图1示功图识别流程图
78 投 稿网址:www. pcachina. com 《信息技术与网络安全》2021年第40卷第7期
• Artificial Intelligence 人 工智能
一般为选择为softmax ,对应属于每个类别的概率° 卷积层的目的则是由卷积核操作提取上一层的最 基础的特征如点或边，一般称之为特征图，只要卷 积核的数量足够多，就可以将每个卷积核提取的基 础特征组合抽象成有效的高阶特征，整个过程中卷 积核权值共享，可以降低模型的复杂度，减小计算 量的同时避免岀现过拟合。为避免训练过程中岀现 梯度弥散和梯度爆炸的现象，卷积层的激活函数通 常选择为ReLU。一个卷积层后面连接一个池化层, 一般采用最大池化操作降低维度，保留最显著的特 征，提升模型的抗形变能力。卷积池化层的多层堆 叠抽象组合岀更高阶的特征，可以提升模型的表达 能力。将最终提取的有效高阶特征进一步输入全连 接层进行分类识别。 1 .2性能度量
《信息技术与网络安全》2021年第40卷第 7 期 投稿网址：www. pcachina. com 77
• 人工智能 Artificial Intelligence
泵功图则描述抽油泵处位移、载荷的曲线。虽然泵 功图更能直接反映抽油泵在一次往复过程中的工 作状态，然而直接测量井下的泵功图数据比较困 难。因此，在实际的工程中通常使用测量比较简单 的示功图代替井下泵功图。示功图具有实际的物理 意义，不同工作状态的示功图在形状上存在特定的 差异。从示功图的形状轮廓识别岀具体的所属工况 需要一定的专业知识，早期是由有经验的工程师协 作完成，但是由于油井规模越来越大，采集得到的 示功图数以万计，由人工来诊断十分繁琐且枯燥。 若能提升计算机识别的准确率以满足生产需要，则 计算机可以完全取代工人诊断。
油田采油机械设备状态监测及故障诊断技术分析
油田采油机械设备状态监测及故障诊断技术分析摘要：随着油田开采量的不断增多，对于采油设备的需求量也随之增加，由于采油机械设备的运行状态会对油田开采质量产生直接影响，因此油田开采单位应该对采油机械设备运行状态开展动态化监测管理，在发现采油设备出现异常运行情况时，及时开展故障诊断，有针对性地进行故障处理，从而使采油机械设备恢复正常运行状态。
本文首先分析在采油机械设备中常使用的状态监测技术，其次探讨故障诊断技术在采油机械设备中的实际应用，以期对相关研究产生一定的参考价值。
关键词：油田采油机械设备；状态监测；故障诊断技术前言：在石油开采水平不断提高的情况下，采油机械设备的运行状态会对油田开采效率产生影响，如果工作人员不够重视采油设备的状态检测，使得已经出现异常状态的采油设备仍旧应用在油田开采工作中，会影响油田开采工作的正常开展，因此工作人员需要在采油机械设备中合理使用状态监测技术、故障诊断技术，及时检查出采油设备故障，及时处理这些故障，尽快使采油设备恢复正常运行状态。
1在采油机械设备中常使用的状态监测技术1.1监测噪声技术通过在采油设备运行过程中使用监测噪声技术，能够通过监测设备运行声音分析管理采油设备运行状态，一般在通井机或者注水泵站高压电机中会使用监测噪声技术。
在监测采油机械设备的实验室内，需要运用监测江都更高的噪声监测装置，保证获得的结果准确性比较高、误差比较小。
如果油田开采现场存在环境不稳定问题时，可以将积分声级器作为监测装置，能够对采油机械设备的噪音信息展开精准监测管理，便于相关工作人员充分了解采油机械设备的运行情况[1]。
1.2监测振动技术监测振动技术主要是指工作人员借助专业的监测装置采集采油机械设备振动频率、幅度，并针对这些数据展开全面分析，分析采油机械设备是否处于正常运行状态。
在采油机械设备钻头钻身连接位置、钻身轴承连接位置、钻头轴承连接位置使用监测振动技术，能够获得如实展现采油机械设备运行情况的信息。
基于人工智能的石化机组故障诊断检测算法
基于人工智能的石化机组故障诊断检测算法目录一、课题概述 (3)1.1 研究背景和意义 (4)1.2 研究目的和内容 (5)1.3 研究方法和技术路线 (6)二、石化机组故障诊断检测算法理论基础 (7)2.1 故障诊断基础理论 (9)2.1.1 故障模式的分类 (10)2.1.2 故障诊断流程概述 (11)2.2 人工智能在故障诊断中的应用 (12)2.2.1 人工智能技术基本概念 (14)2.2.2 人工智能在故障检测中的具体应用 (15)三、故障数据获取与预处理 (16)3.1 故障数据采集 (18)3.1.1 传感器配置和故障特征提取 (19)3.1.2 数据存储与管理 (21)3.2 数据预处理 (22)3.2.1 缺失值处理 (23)3.2.2 数据归一化 (24)3.2.3 特征选择与降维 (25)四、故障诊断算法设计 (27)4.1 基于机器学习的诊断算法 (28)4.1.1 决策树算法 (30)4.1.2 支持向量机算法 (31)4.1.3 神经网络算法 (33)4.2 基于深度学习的诊断算法 (34)4.2.1 卷积神经网络 (36)4.2.2 递归神经网络 (37)4.2.3 长短期记忆网络 (38)4.3 混合算法设计 (39)4.3.1 基于集成学习的混合算法 (41)4.3.2 基于模型融合的混合算法 (42)五、算法性能评估 (43)5.1 性能指标及评估准则 (44)5.2 诊断算法实验设计与结果分析 (45)5.2.1 实验设置和数据集选取 (47)5.2.2 实验结果的对比分析 (48)六、结论与展望 (49)6.1 研究结论 (50)6.2 创新点与不足之处 (51)6.3 未来研究方向 (52)一、课题概述随着现代石化工业的快速发展，生产规模不断扩大，设备数量和复杂度也随之增加。
为了确保石化机组的稳定运行，降低设备故障率，提高生产效率，石化机组故障诊断检测技术的研究具有重要的现实意义。
浅谈抽油机电参数远程智能故障诊断
浅谈抽油机电参数远程智能故障诊断摘要：针对抽油机在运行时易出现异常工况的问题，对基于电参数信息的抽油机井远程故障诊断方法进行了研究。
鉴于诊断模型获取的故障模态的实时性和可靠性，利用神经网络建立了抽油机井电能信息诊断模型。
最终现场试验结果验证了该方法在油井远程故障诊断方面的有效性，并有一定的实用和推广价值。
关键词：抽油机;故障诊断;电能信息;神经网络现有的抽油机远程监控系统需要对抽油机的运行参数进行多传感器同步采集，不但成本高，并受现场各种因素的限制，且接收端获得的数据的准确性难以保证。
根据现有技术理论，研究了基于神经网络模型的抽油机井参数远程故障诊断方法，并设计了相应的诊断系统。
目前，该系统已成功应用于油田多口抽油井，取得了较满意的效果。
1 技术原理分析运行条件的关系分析。
电动机输入有功功率Pi与曲轴转矩Tn大致成线性比例。
如果抽油机的传动系统出现故障，则会直接导致皮带的变化。
对于运行中的抽油机，TF、B和MCmax 等参数可视为常数，无主要故障或调整操作，悬挂点负荷P的变化受到影响。
井下泵的运行条件。
该变化将导致Tn的变化，即间接引起电动机Pi的变化。
2 系统结构设计和功能2.1 数字电能表终端具有远程传输功能的数字仪表终端安装在抽油机控制柜中。
其技术指标如下：电压测量范围为0～1500V，电流测量范围为0～150A，单通道采样频率为7kbit/s，有效值测量精度为1%，数据远传速率（GSM）是10kbit/s。
2.2 下位机数据处理算法数字电能表使用32位ARM单片机作为中央处理单元，每小时最多可执行5分钟的连续电参数采集。
对于具有工频供电的油井，RMS值以10点/秒测量。
考虑到ARM微控制器的数据处理能力和远程模块的传输速率，数字电能表采用临时存储数据并将其传输到主机的方式，连续录制时间为5分钟。
记录和远程传输的参数包括电压有效值波形，电流有效值波形和5分钟内的有功功率波形。
2.3 故障排除过程在测量和控制系统的终端，计算和分析接收的数据。
基于示功图的油井故障诊断专家系统研究
基于示功图的油井故障诊断专家系统研究袁文琪;胡敏【摘要】在石油开采中,能够对抽油井井下的故障进行预测和诊断,并计算油井的产油量,从而及时了解和掌握采油系统的工况,实现采油系统的自动化监控和科学管理,是当前迫切需要解决的一个问题.本文针对如何实现油井故障自动诊断进行研究,通过实测示功图、提取功图特征值,并结合神经网络,以及能耗计算辅助判断故障类型的方法,从而建立油井故障诊断专家系统,通过油田实采数据验证,使诊断结果正确率基本达到95％,结论表明该方法是一种较为成功的尝试,有较高的实用推广性.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2015(023)018【总页数】4页(P119-122)【关键词】示功图;有杆抽油系统;专家系统;神经网络;故障诊断;能耗计算【作者】袁文琪;胡敏【作者单位】浙江工业职业技术学院电气电子工程学院,浙江绍兴312000;浙江工业职业技术学院电气电子工程学院,浙江绍兴312000【正文语种】中文【中图分类】TN98目前国内外利用抽油杆柱上下往复的运动来驱动井下的抽油设备进行石油开采的方法,即有杆抽油方法是应用最早、最可靠,也是应用最为广泛的一种机械采油方法。
有杆抽油系统的井下设备在地层底下工作,工况极其恶劣,设备较容易出现故障,不仅降低了油田产量,同时增加了采油成本。
因此,在石油开采中,如何动态地分析有杆抽油系统,对抽油井井下的故障进行预测和诊断,从而能在第一时间釆取有效的措施排除故障,并且计算油井的产油量,是当前石油行业迫切需要解决的一个问题［1］。
传统的油井故障诊断方法有光杆动力仪和井下动力仪等。
前者虽然操作简单方便,但是存在容易受到很多外在因素影响的问题,所以并没有在实际生产中得到推广应用；后者由于安装在井下抽油泵处,受到的干扰相对较少,能较准确地分析、判断出抽油泵的工状,但投入昂贵,而且不能实时获取井下泵功图,只用于研究和试验阶段。
因此,为了及时了解和掌握采油系统的工况,提高油田的采油效率和管理维护水平,利用计算机自动进行油井工况综合诊断,进行油井故障诊断专家系统的研究对于实现采油系统的自动化监控和科学管理具有重要意义。
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示 功 图是 目前 油 田 评 价 抽 油 机 井 和 抽 油 泵 工 作 效 果 最 常 用 的方 法 。 抽 油 机 示 功 图是 以光 杆 在 抽 油 过
程 中 的 实 际 载 荷 为 纵 坐 标 ， 油 杆 上 、 行 程 位 移 为 横 坐 标 ， 一 个 抽 油 周 期 内 作 出 载 荷 和 位 移 的 关 系 曲 抽 下 在
ｌ硬 件设计
系 统 以 Ｃ ０ １ ３ ０单 片 机 为 核 心 ， 存 储 器 管 理 、 时 时 钟 、 Ｃ 显 示 、 盘 接 口等 模 块 构 成 ， 硬 件 ８５ Ｆ２ 由 实 ＬＤ 键 其
总 体 结 构 如 图 ２所 示 ：
抽 电油 机 在 各 种 人 工 举 升 采 油 方 法 中 居 于 首 要 地 位 ， 中 以游 梁 式 抽 油 机 最 具 代 表 性 。 游 梁 式 抽 其 油 机结 构简单 ， 作 维护 方便 ， 够 在恶 劣 的环境 中长 期 、 全 、 靠 地 工作 ， 由于 环境 恶 劣 ， 荷 过 重 ， 操 能 安 可 但 载
图 １ 抽 油 机 示 功 图
因 此 ， 发 出抽 油 机 井 故 障诊 断 智 能 分 析 系 统 ， 时 有 效 的 对 抽 油 机 井 各 种 状 态 参 数 进 行 实 时 监 测 ， 研 及 发现故 障并快 速判 断维修 ， 提 高抽油 机井 的产油效 率具 有重 大意义 。 对
口信息 科学 与工程
基 于 Ａ ｅｔ ｇｎ 的抽 油 机 井故 障诊 断 智 能 分 析 系统 的研 究
李 龙， 贺联勤
（ 大庆石油 学院 计算机 与信 息技术 系， 黑龙江 大庆 １３ １ ） ６ ３ ８
摘
要 ： Ａ ｅｔ 对 ｇｎ 技术在抽油机井故障诊断智能分析 中的应用进行 了研 究， 采用 先进 的单片机 技术 、 传感器技术 ， 设
计并制作 了智能诊 断仪器 ， 较好地解决 了抽油机故障诊断等 问题 ， 并给出 了硬件设 计和 软件设计 的思想。 关键词 ： 抽油机； 故障诊 断；８ ５ Ｆ 多 Ａ ｅ ｔ Ｃ ０ １ ； ｇｎ 系统（ Ｓ ＭＡ ） 作者简介 ： 李龙（９ ６一） 男 ， １６ ， 黑龙江齐齐哈尔人， 大庆石油 学院计算机 与信息技术 系副教授 ， 从事嵌入 式系统研 究 及硬件设计 开发 。 中图分类号 ：ｔ ７ 文献标识码 ： 文章编号 ：０ ６— １５ ２０ ）５— ０ １ ４ 收稿 日期 ：０ ７— ５— ０ Ｔｒ ７ ２ Ａ １０ ２ ６ （０ ７ ０ ０ ０ —０ ２０ ０ ３
梁 抽 油 杆 对 称 端 配 置 平 衡 块 的方 法 ， 抽 油 机 工 作 在 下 冲 程 时 ， 衡 块 升 高 而 存 储 能 量 ， 备 工 作 在 上 冲 当 平 以 程 时 将 能 量 释 放 出 来 ， 轻 抽 油 时 的 负 荷 ， 而 达 到 均 衡 负 载 的 目 的 。 为 正 确 配 置 各 平 衡 块 ， 要 计 算 出 减 从 需
线 。在 悬 绳 器 下 端 添 加 力 传 感 器 ， 测 出 拉 动 抽 油 杆 力 的 载 荷 ； 游 梁 转 轴 处 添 加 光 电 编 码 器 ， 过 测 量 可 在 通
游 梁 的 转 动 来 问 接 测 量 抽 油 杆 的 位 移 ， 可 得 到 实 测 功 图 （ １） 实 测 功 图 可 以 反 映 出 抽 油 泵 在 井 下 工 即 图 。
损耗 、 械磨损 和人 工维 护等 。 机 故 障诊断 原理 分析 ：
（ ） 流监测 法 １ 电
游 梁 式 抽 油 机 由 交 流 电 动 机 驱 动 使 抽 油 杆 上 下 运 动 ， 原 油 抽 到 地 面 的 管 网 中 ， 工 作 负 载 呈 明显 的 将 其 周 期 性 变 化 。 当 抽 油 机 工 作 在 上 冲程 时 ， 梁 端 的 驴 头 悬 点 上 升 ， 起 抽 油 杆 和 油 柱 ； 冲程 时 ， 油 杆 依 游 提 下 抽 靠 自重 下 落 ， 动 机 的 负 荷 由重 负 荷 转 为 轻 负 荷 。 为 解 决 抽 油 机 工 作 中 所 产 生 的 负 载 不 均 衡 问 题 ， 用 游 电 采
以 及 复 杂 的地 下 工 作 状 况 ， 致 抽 油 机 出 现 各 种 各 样 的 故 障 ， 要 有 电 机 不 平 衡 、 杆 、 失 、 蜡 和 缺 相 导 主 断 漏 结 等 。 通 过 采 用 Ａｇ ｎ 技 术 对 抽 油 机 进 行 智 能 化 状 态 检 测 、 析 及 控 制 ， 以 自动 检 测 故 障 ， 少 无 功 电 能 ｅｔ 分 可 减
作 中 的 异 常 现 象 ， 结 合 地 质 情 况 及 生 产 数 据 ， 分 析 抽 油 机 的 工 作 状 况 是 否 合 理 ， 油 机 和 抽 油 杆 的参 再 可 抽 数 组合是 否 与油井 相适 应 。
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蝇荷 ｐ
冲程 ＇
抽 油 机 运 行 电流 平 衡 比 （ 流 平 衡 比是 指 抽 油 机 工 作 时 上 冲 程 实 际 平 均 电 流 和 下 冲 程 实 际 平 均 电 流 之 电 比 ） 当 抽 油 机 井 出现 各 种 各 样 的 故 障 时 ， 会 引 起 电 动 机 电 流 平 衡 比 的 变 化 ， 而 可 以对 抽 油 机 的 故 障 。 都 从 作 出准确判 断 。
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第２ ７卷
第 ５期
大 庆 师 范 学 院 学 报
Ｊ ＯＵＲ ＮＡＬ ＯＦ ＤＡＱＩ ＮＯＲＭＡＬ Ｕ ＶＥ Ｉ Ｙ ＮＧ ＮＩ ＲＳＴ
Ｖｏｌ２ Ｎｏ ５ ＿７ ． Ｏｃｏ ｅ ． ００ ｔｂ ｒ２ ７
２０ ０ ７年 １ ０月