發(fā)布時(shí)間：2018-11-02 16:52

【摘要】：游梁式抽油機(jī)示功圖是懸點(diǎn)載荷和懸點(diǎn)位移的關(guān)系圖,示功圖可以診斷油井的工作狀況。至今沒(méi)有一種有效方法實(shí)時(shí)測(cè)量示功圖,主要原因是載荷傳感器容易老化及使用壽命短。針對(duì)游梁式抽油機(jī)的示功圖實(shí)時(shí)測(cè)量難問(wèn)題,總結(jié)了現(xiàn)有的示功圖間接測(cè)量方法后,提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的示功圖軟測(cè)量方法。該方法的核心是實(shí)時(shí)測(cè)量游梁式抽油機(jī)的相關(guān)物理量,如電機(jī)功率、游梁擺動(dòng)角度,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性逼近功能,預(yù)測(cè)抽油機(jī)懸點(diǎn)載荷。通過(guò)數(shù)據(jù)通信手段,把相關(guān)的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)傳到數(shù)據(jù)中心,數(shù)據(jù)中心的示功圖測(cè)量單元由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)抽油機(jī)懸點(diǎn)載荷,加上懸點(diǎn)位移,得到抽油機(jī)示功圖。實(shí)驗(yàn)仿真表明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的示功圖軟測(cè)量方法是可行的,有推廣應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:The indicator diagram of beam pumping unit is the relation diagram between suspension load and suspension displacement, which can diagnose the working condition of oil well. Up to now, there is no effective method to measure indicator diagram in real time, mainly due to the easy aging of load sensor and short service life. In order to solve the problem of real-time measurement of indicator diagram of beam pumping unit, this paper summarizes the existing indirect measurement methods of indicator diagram, and puts forward a soft measurement method of indicator diagram based on neural network. The core of this method is to measure the relative physical parameters of beam pumping unit in real time, such as motor power, swing angle of walking beam, and forecast the suspended point load of pumping unit by using the nonlinear approximation function of neural network. Through the means of data communication, the relevant field data are transmitted to the data center. The measuring unit of the indicator diagram of the data center predicts the suspension load and the displacement of the suspension point of the pumping unit by the neural network, and obtains the indicator power chart of the pumping unit. The simulation results show that the soft sensor method based on neural network is feasible and worth popularizing.
【作者單位】： 沈陽(yáng)理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：遼寧省自然科學(xué)基金(20072049)
【分類號(hào)】：TE933.1

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2306387