抽油机智能控制技术研究应用

杨东宝，潘国辉，姚新玲，王东伟，张晓娟

（1.江苏油田分公司采油一厂，江苏扬州 225700；2.江苏油田油服中心，江苏扬州 225700）

以有效延长油井的检泵周期、提高机采系统效率最大化为目标，通过对游梁抽油机运行过程在井下运行状况的分析，根据实际工况调整抽油机的冲次。应用先进的计算机系统控制方法，控制抽油机每个冲次的运行速度，以减小柱塞的冲程损失、降低杆柱载荷、提高泵效与产量并延长检泵作业周期。研究抽油井智能变速系统，提高系统泵效，减少冲程损失，提高充满度，解决供液不足、供排不匹配的问题；降低系统能耗，实现电机功率均匀输出，系统平稳运行，解决抽油机不平衡问题；延长检泵周期，减少抽杆惯性载荷及其应力幅度，改善应变疲劳，减少管杆偏磨；实现抽油机“按需而行”，提高系统效率[1-4]。

1 存在的主要问题

有杆-抽油机系统以其结构简单、制造容易、可靠性高、耐久性好、维修方便等优点，在采油机械中占有举足轻重的地位。全国大约80%的油田均采用该类机采举升系统进行原油开采，整体规模超过24 万套。但普遍存在两方面的问题。

1.1 作业成本高

由于抽油机的机构原因，电机输出转矩经四连杆机构传输至悬点后，会牵引抽油杆在一个冲程周期内做变加速度运动。由此产生的惯性载荷，以及举升过程中的其他负载，会交替作用在抽杆上使其振动、形变。如果生产运行参数不合理（如冲次过大），或者抽油机系统不平衡，将会使抽油杆过度拉伸、失稳屈服，增加其与油管间的摩擦损耗，缩短抽油杆的使用寿命，使油管、抽杆、接箍损坏，导致油井躺井检泵，增加成本投入，缩短检泵周期。同时，也会使减速器的齿轮经常受反向载荷，产生背向冲击，降低抽油机的使用寿命。目前检泵作业成本占全国各油田抽油机井总维护成本的60%。其中，因抽杆断、脱、偏磨等原因躺井检泵的油井占到了总开井数的45%。江苏油田采油一厂每年因此类原因而检泵的油井在250～300 口，占总开井数25%以上，检泵费用占全厂作业成本30%以上，每年平均报废抽杆数量30 万米。

1.2 系统效率低

游梁式抽油机的系统效率在国内大部分油田只有12%到23%，少部分地区至今不到30%。美国的常规抽油机系统效率较高，但也仅有46%。江苏油田一厂机系统效率为30%，负载率36%以下，并且泵效小于60%的油井占到了45%，其中，泵效小于30%的占到了17%。抽油机工作制度不合理，是导致油层-采油系统供采不平衡，制约油井泵效，导致电能消耗较大，系统效率低下的主要原因。而大量研究及实际表明，在地层能量及下泵深度，泵径一定的情况下，抽油机悬点速度以及一个冲程周期内的悬点速度变幅是影响管杆损耗，产量及能耗的关键因素。

2 抽油机自适应控制技术

2.1 抽油机自适应控制技术总体设计方法

抽油机智能控制系统主要由电流矢量变频器、位置传感器、变速控制模块、控制电路、液晶显示器和无线示功仪组成。抽油机拖动装置，位置传感器外安装在抽油机变速箱上，示功仪安装在驴头悬点位置，其余部分都安装在控制柜内。

2.2 基本控制模型研究

2.2.1 基于软测量的动液面实时监测 采用经验模态分解（empirical mode decomposition，EMD）方法对软测量建模数据进行分解，将建模输入数据分为趋势值和波动值两部分，采用趋势值预测动液面，波动值预测补偿误差。最后，将动液面预测值与补偿值相结合得到最终动液面预测值。为提高模型的自适应性，将预测值作为软传感器输出，采用多元统计算法对其进行评估验证，根据结果自适应更新预测模型。

2.2.2 抽油机冲次优化研究 用于确定抽油机的总体运行速度。主要考虑供排关系及能耗。拟通过建立采油参数（油井参数、抽汲参数、电参数）与产液量/耗电量之间的潜在关系，同时建立产液量/耗电量预测模型，通过多目标优化获得实时最佳冲次。整体框图（见图1）。生产参数与产耗的模型建立采用神经网络方法，示意图（见图2）。

图1 冲次优化示意图

图2 生产参数与产耗模型示意图

而由机采装备与油藏构成的机采系统具有缓慢时变特性，其输出除了与输入变量（冲次等操作参数）有关外，还受环境噪声（设备老化、人为误差等）和油藏状态变量（黏度、含水率、动液面等）影响。传统的静态模型随时间模型精度将逐渐变差。为了克服上述问题，课题组提出了基于无极卡尔曼滤波神经网络（UKFNN）的动态演化建模方法。该方法采用非线性卡尔曼滤波算法对神经网络进行调整，将神经网络权值、阈值作为滤波算法的状态矢量，神经网络的输出作为滤波算法的观测矢量，通过滤波算法对神经网络进行自适应调整，得到机采过程的动态演化模型。该模型实现了静态模型到动态模型的跨越，建立的模型能够初步随着时间、油藏状况、设备状态、环境参数的变化而自适应变化，示意图（见图3）。

图3 UKFNN 动态演化建模示意图

2.2.3 周期内的运行速度控制 抽油机采油过程中，上冲程和下冲程需要的动力大小和来源有所不同，若采用等速运动，将大大加大电机能量损耗和抽油设备的磨损。如果将冲次优化理解为长时趋势预测优化，那么周期内运行速度优化则属于短时趋势预测优化。通过对上、下冲程的悬点受力分析、上、下冲程的曲柄做功分析、运行速度对冲程损失的影响分析，建立周期内电机输出扭矩预测模型，实现控制周期内运行速度优化。根据油井的基本参数结合油井的特点以及调控的目的综合设计，建立了抽油机周期内的控制模型。设计一种转换算法，将控制模型转换成控制模块可执行的控制数据。

3 现场应用情况

通过抽油机智能控制技术的研究应用，实现了智能控制系统能够接收井口的多种设备的数据，对数据分析后反馈控制抽油机的运行。达到了智能控制系统控制抽油机的冲次自动调整。通过智能控制系统能控制油井运行，实现了产量最大化的设计，能耗最低化运行。同时现场应用取得了好的经济效果，投资回收期在2 到3 年，实现油井产量与油藏供液能力匹配最优化，机采井工况最合理，大幅降低工人劳动强度和工作量，延长油井免修期，节能降耗，有效提高油田开发水平，具有较好的推广应用前景。