多因素耦合态下ESPCP系统输出转速的优化方法

潜油螺杆泵采油(ESPCP)系统的最优输出转速是考虑多种因素交互耦合作用的结果,是典型的非线性优化问题.应用人工神经网络技术,以MATLAB软件为平台,建立了原油粘度、泵端压差以及定转子间过盈量3个因素与输出转速之间的遗传神经网络模型.该模型运用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,有效提高了网络的收敛性和预测的准确率.通过数据样本学习与部分现场监测数据相结合进行模拟,研究表明预测数据与实测结果基本吻合,取得了较好的效果.为考虑更多因素时优化ESPCP系统的输出转速提供了新的思路和方法.

PDM技术在产品开发过程中的应用

产品数据管理(PDM)技术可以对产品相关信息以及产品相关过程进行管理和控制。文章论述了PDM技术的主要功能以及基于PDM技术的产品开发过程,指出产品结构与配置管理是PDM及CAD、CAE、CAM集成的基础。文章尝试将PDM技术应用于潜油螺杆泵采油系统设计中,通过创建产品结构树实现对产品及其零部件的管理和操作。应用实践表明,在产品开发过程中灵活运用PDM技术可以实现产品信息的有效管理并提高产品开发效率。

旋转抽油杆柱扭转振动固有频率分析

在对旋转抽油杆柱的扭转振动分析的基础上 ,给出了各阶扭转振动固有特性参数的计算式 .实例计算结果表明 :螺杆泵采油系统在 70 0～ 1 80 0 m的正常下泵深度时 ,常用的单级和二级抽油杆柱的前五阶扭转振动固有频率在 2 6～ 6 0 8r/min,覆盖了螺杆泵采油系统的工作转速区 (6 5～3 5 0 r/min) ,这完全不同于有杆泵采油系统 .指出 :在选定螺杆泵采油系统的工作转速时 ,应将杆柱的前五阶扭转振动固有频率对应的转速作为约束条件 ,以避开该转速范围 ;对于级次杆柱的高阶固有频率 ,由于其频率相对单级杆柱的增减幅值在 2 .1 %～ 5 .2 %之间 ,可近似按单级杆柱考虑 .