抽油机电参数远程智能故障诊断技术研究
2012-09-10孙东
孙 东
(胜利油田技术检测中心，山东 东营 257000)
0 引言
抽油机是油田机械采油的主要设备之一，其电能消耗是采油厂运行成本的主要组成部分［1－3］。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的同步采集，实现成本较高，且受现场多种因素的限制，在接收端获取的数据准确性很难保证［4－6］。而抽油机电能参数的采集实现成本较低，数据质量也较为可靠;同时，抽油机井的电能信息不仅反映了油井的耗电情况［7－8］，还包含有大量的抽油机工况信息。因此，挖掘抽油机井电能监测信息，能够实现部分抽油机井故障诊断的功能。
以现有技术理论为基础，研究了基于fuzzy-ARTMAP神经网络模型的抽油机井电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胜利油田的多口抽油机井，并获得了较为满意的使用效果。
1 技术原理分析
1.1 运行工况的关系分析
前向推导与后向推导的曲柄轴扭矩计算公式为:
电动机输出轴功率Pm可近似表达为:
式中:Pi为电动机输入有功功率，kW;IN为电动机额定电流，A;PN为电动机额定功率，kW;I0为电动机空载电流，A;ΔP0为电动机空载损耗，kW;ηN为电动机额定效率;ω为电动机的转速，r/min。
综合式(2)～式(4)，可得到:
从式(5)可以看出，电动机输入有功功率Pi与曲柄轴扭矩Tn呈近似的线性比例关系。如果抽油机的传动系统出现故障，如皮带打滑、齿轮箱断齿等，将会直接导致Pi的变化。由式(1)可知，对于运行中的抽油机，在不发生大故障或调参作业的情况下、B、MCmax等参数可以视为常数，而悬点载荷P的变化受井下泵工况影响，其变化将导致曲柄轴扭矩Tn的变化，也就是间接引起电动机输入有功功率Pi的变化［9］。
1.2 Fuzzy-ARTMAP神经网络模型
神经网络方法是一种具有自学习功能的并行方法，但在实时或非稳定环境中，一般的神经网络结构都存在稳定性、可塑性的两难问题［10－11］，也就是说，一个自学习系统在对新的信息进行学习时通常会遗忘以前学习的信息。神经网络增量式学习是当环境变化以及有新的数据样本时，它能够学习新的知识，而且不会忘记旧的知识，自适应地调节神经网络，使之适应环境的变化。自适应谐振(adaptive resonance theory，ART)神经网络就是采用这种学习理念的神经网络，而ARTMAP则是由两个ART模块组合而成的半监督型神经网络。
Fuzzy-ARTMAP神经网络是由ARTMAP神经网络改进得到的，它由ARTa和ARTb这两个fuzzy ART模块组成，其结构如图1所示。ARTa和ARTb两个模块分别读入输入向量a和b，如果ARTa和ARTb不互连，则它们都可独立地进行自组织的类别分组。
图1 Fuzzy-ARTMAP结构图Fig.1 The structure of Fuzzy-ARTMAP
ARTa和ARTb之间通过与ART1相似的ART中间模块相连，ART中间模块是一个映射域控制从ARTa识别类型到ARTb识别类型相结合映射的学习。该映射不直接连接样本a和b，而是连接样本a和b的压缩符号。映射域还用来控制ARTa警戒参数的匹配跟踪。在映射域，若被输入向量a激活的ARTa的类别与被输入向量b激活的ARTb的类别不匹配，ARTa警戒参数将增加一个系统搜索需要的最小值。如果有必要，则学习一个新的 ARTa的类别，让其预测匹配ARTb的类别。映射域的作用是在ARTa和ARTb之间建立联系，并执行匹配跟踪规则。当映射域出现不匹配时，ARTa警戒值将增加更正预测误差所需的最小值，即牺牲最小量的泛化能力(信息压缩率)去更正由原来较高的信息压缩率所造成的预测误差。
2 系统结构设计与功能
2.1 数字电能表终端
具有远传功能的数字电表终端被安装在抽油机控制柜中，其各项技术指标如下:电压测量范围为0～1 500 V、电流测量范围为0～150 A、单通道采样频率为7 kbit/s、有效值测量精度为1%、数据远程传输速率(GSM)为10 kbit/s。
2.2 下位机数据处理算法
数字电能表采用32位ARM单片机作为中央处理器，每小时实行一次长达5 min的连续电参数采集。对于工频供电的油井，有效值点的测算速率为10点/s。考虑到ARM单片机的数据处理能力和远传模块的传输速率，数字电能表采用先将数据暂存记录再远传上位机的模式，连续记录的时间为5 min。记录并远传的参数包括5 min内的电压有效值波形、电流有效值波形和有功功率波形。
2.3 故障诊断流程
在测控系统的终端，对接收到的数据进行计算与分析，计算参数包括5 min内的电流有效值平均值、有功功率平均值、有功功率波动因数、12 h内有功功率变动差值、功率曲线拟合载荷波动峰值和功率曲线拟合载荷波动因数等。
其中，有功功率的平均值和有功功率波动因数分别定义如下
式中:CLF为有功功率波动因数。
有功功率的平均值Pm反映了5 min内抽油机电机负载率的情况。当抽油机井正常运行时，抽油机电机在各个冲次内的平均负载率为一平稳直线。该负载率受到井下泵工况的影响。在正常情况下，有功功率的平均值应在一个合理范围内缓慢波动。有功功率波动因数CLF反映了抽油机在一个冲次内电机载荷的波动情况，其值越大，说明抽油机的平衡度越差。根据运行工况的分析，利用功率曲线对载荷曲线作最小二乘拟合，从而获得拟合载荷波动峰值和拟合载荷波动因数。
神经网络的输出端包括正常、油泵卡阻、抽油杆偏磨、抽油杆断脱、油泵漏失、皮带打滑这6种故障，形成逻辑向量。在使用网络前，对这6种故障进行初始化，利用文献［11］给出的系统分析软件，并结合抽油机的实测参数，建立某油井的模拟仿真数据。同时，形成初始化训练样本，对神经网络进行训练。模型投入运行后，每月常规油井测试获取的示功图数据要用于修正功率曲线与载荷曲线的映射关系。每发现一次故障，其故障信息也要作为训练样本，定期对Fuzzy-ARTMAP神经网络诊断模型的相关参数进行修正。
3 应用效果
该技术先后在胜利油田的14口抽油机井上进行了试验，除停井维护和个别几天受极端天气影响导致数据无效外，远程抄表系统运行状况良好，工况可靠。具体分析实例如下。
油田Y52-33井采用的拖动电机为45 kW三相异步电动机，目前平均运行电流为28.7 A，平均有功功率为8.9 kW、日产液13 t/d。电机于2009年9月18日8时远传的电流与功率曲线显示异常，平均电流突然由30 A降至5 A，同时有功功率由27 kW降到1.5 kW左右，诊断系统显示故障为抽油杆断脱;同年9月21日通过小修检泵发现光杆距上部4.2 m处断脱。
油田Y25X4井正常运行电流约为25 A，2009年6月电流逐渐由25 A升至29 A，后期发现，每天的监测曲线波动异常，诊断系统显示故障为抽油杆偏磨。同年7月6日，运行电流在26.3～28 A之间频繁波动，有功功率在3.8～4.1 kW 之间波动，功率因数在0.27～0.31之间波动，有功功率波动系数达到 1.33，诊断系统显示故障为皮带打滑。自2009年7月7日起，有功功率12 h内变动差值达到1.8 kW。7月11日，电流由27.5 A降至2 A，有功功率由3.9 kW降到1 kW左右，功率因数由0.3下降到0.16，诊断系统显示故障为抽油杆断脱。7月11日晚间关井，12日检井，发现油井皮带断裂。
油田Y1X69井自2009年4月13日起，电流、功率、功率因数逐渐上升。4月21日，电流达到额定电流67 A、有功功率25 kW左右，诊断系统显示故障为油泵卡阻，经现场作业并解剖事故，发现油泵吸入口沙卡。
4 结束语
为了充分利用油田抽油机井电能监测系统所获取的数据，并解决抽油机井生产过程中的实时故障诊断问题，提出了一种基于Fuzzy-ARTMAP神经网络的抽油机井故障诊断模型。该模型克服了普通神经网络稳定性、可塑性的两难问题，使得现场实时获取的故障模态能够及时地对诊断模型进行补充。通过现场使用与诊断实践，证明该系统能够较为准确地诊断出抽油机井的运行故障，且实现成本低、易于推广，能够为油田的抽油机井安全高效生产提供技术保障。
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