游梁抽油机故障排查与隐患处理对策研究

游梁抽油机作为一种常用的油田开采设备,在运行过程中常会遇到各种故障。本文首先介绍了游梁抽油机的工作原理,详细列举了常见的故障类型,包括机械故障、电气故障、液压系统故障和控制系统故障,并对其成因进行了分析。并提出了游梁抽油机故障排查的方法,包括振动诊断技术、温度诊断技术、声学诊断技术等。最后通过案例分析,阐述了游梁抽油机故障排查实例和隐患处理对策实施情况,并总结了经验教训,以期能够为游梁抽油机的故障排查和隐患处理提供参考。

示功图与模糊神经网络结合的抽油机故障诊断

随着石油工业的发展,采油工艺的提高,抽油机故障诊断在生产环节中尤为重要,对分析传统示功图对抽油机故障诊断不足进行了分析,其不足主要集中在诊断分析方式属于定性分析,并且诊断维度过于单一.首先对抽油机的故障进行了总结,并引入模糊神经网络,并在模糊神经网络中引入黄金分割法的变步长BP算法实现推理过程,通过模糊神经网络与示功图特征综合评判其故障生成诊断方案用来实现从不同维度解决抽油机故障方面的问题,同时本文通过仿真实验验证了该理论的可行性.

基于人工鱼群神经网络的抽油机故障诊断

BP神经网络应用于抽油机的故障诊断时易陷入局部极值,同时收敛速度也无法保证。在此前提下,提出人工鱼群神经网络算法的抽油机故障诊断新方法,充分利用人工鱼群在全局范围的快速寻优特性以克服BP神经网络收敛速度较慢和易陷入局部最优解的缺点,从而提高故障诊断的准确率和速度。以抽油机的管漏、供液不足、杆断脱、泵漏失、气影响五种故障类型为例,利用MATLAB分别搭建了传统BP神经网络和人工鱼群神经网络的模型,并对两种方法的诊断结果进行了比较。仿真结果充分说明了人工鱼群神经网络在抽油机故障诊断中的可行性、准确性和优越性。

基于改进布谷鸟搜索优化RBF神经网络的抽油机故障诊断

针对目前油田抽油机故障诊断存在耗时低效、无普适性等问题,提出通过动态自适应布谷鸟搜索(PSCS),优化径向基函数(RBF)神经网络的诊断方法。首先对示功图进行特征提取,作为RBF神经网络的输入层信息;接着引入动态发现概率和自适应步长,令布谷鸟搜索根据目标函数的收敛速度自动调整步长,确保不同搜索阶段的效率和精度保持平衡;最后改进的布谷鸟搜索优化RBF神经网络,获取其宽度、权值等最优相关参数,建立PSCS-RBF故障诊断模型。将模型应用于抽油机不同故障类型的诊断,并与当前主流的5种方法比较,所提出的PSCS-RBF故障诊断方法的平均检测精度达到95.9%,精度最高且耗时最短,验证了其实用性和优越性。

基于全局与局部特征结合的抽油机故障诊断

为了准确及时地判断抽油机故障位置,改变低效的人工故障诊断模式,提出了一种基于马田系统的抽油机故障识别方法。首先,分析示功图的几何特征和形状特征;其次,利用全局与局部特征相结合的方式,对示功图进行特征提取;然后,以马氏距离作为度量指标,通过构建和修正特征子集,筛选出各故障的敏感特征变量;最后,建立多分类马田系统实现故障识别,并与传统人工识别方法对比,以克拉玛依石西作业区的油井数据为例,验证方法的可行性和有效性。

基于优化RBF网络的抽油机故障诊断方法研究

本文介绍了RBF神经网络结构和原理,针对RBF神经网络在抽油机故障诊断中核函数参数的局限性,使用K-Means算法优化RBF网络中心参数,使用动态参数的PSO算法优化RNF网络权值和宽度参数,建立PSO-RBF神经网络。最后将PSO-RBF神经网络与RBF神经网络应用于抽油机故障诊断,证明了优化后的PSO-RBF神经网络在计算速度和诊断准确率上更加优秀。

游梁式抽油机曲柄销损坏机理分析

游梁式抽油机是目前中国开采原油的主要设备。在导致抽油机故障的原因中,曲柄销损坏所占比例较大,所造成的后果也更为严重,然而常规性分析方法不能解决曲柄销损坏问题。为此,利用微动磨损理论,分析曲柄销的损坏特点,发现曲柄销的断裂都和微动有关。通过对粘着、磨料、氧化和疲劳等4种基本磨损形式的分析,阐明了曲柄销损坏的微动磨损机理。指出为了提高曲柄销连接机构的寿命,设计时应重点考虑防止微动的发生。