一种游梁式抽油机示功图测量方法.pdf

D O I:1 0.3 9 6 9/j.i s s n.1 0 0 1-5 3 3 7.2 0 2 3.3.0 6 5*收稿日期:2 0 2 2-0 8-1 7基金项目:曲阜师范大学科技项目(k j 2 0 2 1 h x 0 5 4).通信作者:田海峰,男,1 9 7 6-,博士,副教授;研究方向:物联网技术、大数据技术;E-m a i l:wm t h f 1 6 3.c o m.一种游梁式抽油机示功图测量方法*田海峰,陈 默,张 藤,邱茂顺(曲阜师范大学网络空间安全学院,2 7 3 1 6 5,山东省曲阜市)摘要:游梁式抽油机广泛应用于石油开采工作中.针对游梁式抽油机工况的诊断存在不能兼顾准确性与可靠性的问题,提出了一种新型游梁式抽油机示功图测量方法.该方法根据抽油机的机械结构和运动学公式计算出抽油机单个工作周期内的位移数据,保存至云端服务器.利用加速度传感器和载荷传感器,同步采集抽油机的加速度数据和载荷数据.通过对加速度数据进行均值滤波处理,截取出单个完整周期内的载荷数据,并上传至云端服务器,采用云计算绘制出抽油机示功图.实验证明,该方法优于现有的方法,具有精确度高、可靠性高、易于安装维护、成本低廉的优点.关键词:示功图;游梁式抽油机;加速度传感器;均值滤波中图分类号:T E 9 3 7 文献标识码:A 文章编号:1 0 0 1-5 3 3 7(2 0 2 3)0 3-0 0 6 5-0 60 引 言游梁式抽油机是目前国内油田广泛使用的抽油机类型之一1.抽油机的工况影响着采油的效率,示功图是一种常用的诊断抽油机工况的方法.示功图是光杆的载荷随位移变化的关系曲线所构成的封闭图形,其坐标纵轴为光杆的负载,坐标横轴为光杆的位移,其面积表示了泵在一个行程中做功的量,可以反映深井泵工作状况的好坏.绘制示功图最直接的办法是分别测量出载荷和位移,载荷数据可以通过载荷传感器直接获得,但是位移数据较难测得2,所以光杆位移测量是相关研究的重点.目前测量位移的主要方法有4种.第1种是利用拉绳位移传感器3直接测量位移,这种方法准确度高,但是拉绳容易磨损,需要频繁更换;第2种是使用加速度传感器4间接测得,这种方法受机械振动和冲次的影响,对于冲次小于2次/分钟的低冲次油井很难完成示功图的采集;第3种是使用倾角传感器5,这种方法的采集精度不高;第4种是利用电功率等电参数反演示功图6,这种方法容易受到噪声干扰,很难反演出真实示功图.本文提出一种使用载荷传感器测量载荷数据,利用加速度传感器确定采油周期,通过机械关系和运动学公式计算每个周期光杆位移变化曲线的示功图采集方法.1 方法设计1.1 游梁式抽油机结构游梁式抽油机主要由电机、曲柄、连杆、游梁、支点、驴头、悬绳器、支架、减速箱和皮带轮组成7,如下页图1所示.光杆负载随位移的变化曲线形成封闭图形的面积表示驴头在一次往复运动中抽油机所做的功.往复运动中的最高点称为上死点,最低点称为下死点,驴头从下死点出发经过上死点回到下死点的过程可以定义为一个运动周期.光杆运动的位移大小等于驴头沿圆弧往复运动时的弧长.这个弧长可以通过抽油机的机械结构和运动学公式解得.国内的一些学者8在抽油机位移计算方面提出了很多算法,本文提出了一种算法(下称间接法),具体如下文.1.2 位移的推导游梁式抽油机结构简图如图1所示.设曲柄的运动中心为A,支点为D,连杆与曲轴的连接点为B,连杆与游梁的连接点为C.以A为原点,AD所在直线为X轴建立平面直角坐标系,游梁后臂C D 第4 9卷 第3期2 0 2 3年7月 曲阜师范大学学报J o u r n a l o f Q u f u N o r m a l U n i v e r s i t y V o l.4 9 N o.3J u l y2 0 2 3 与曲轴A B的运动关系如图2所示.图1 游梁式抽油机结构简图图2 游梁后臂与曲轴的运动关系1(a)情况一(b)情况二图3 游梁后臂与曲轴的运动关系2 图2中的C1、C2分别为上死点和下死点.设曲柄A B的长度为a,连杆B C的长度为b,游梁后臂C D的长度为c,空间中A D的长度为d,游梁前臂D E的长度为f,悬点位移为s.规定角均从X轴开始,以沿逆时针旋转为正方向,沿B D做一条辅助线.在抽油机运动过程中,规定起始点为下死点C2,曲柄A B以A点为中心逆时针匀速旋转.当曲柄A B在一、二象限运动时,曲柄连杆的状态如图2中的四边形A B C D所示,AD C=B D C+B DA;(1)当曲柄A B在三、四象限运动时,曲柄连杆的状态如图3两种情况中的多边形A B C D所示,AD C=B D C-B DA.(2)由此可得到曲柄旋转角度1与游梁旋转角度2的关系:|B D|2=a2+d2-2adc o s1,(3)B D C=a r c c o s|B D|2+c2-b22|B D|c,(4)AD B=a r c c o s|B D|2+d2-a22|B D|d,(5)2=-AD C.(6)在三角形AD C2中,根据余弦定理可知AD C2=a r c c o sc2+d2-(b+a)22cd,(7)当驴头处于下死点时,游梁后臂从X轴逆时针旋转角度2=-AD C2,(8)曲柄从X轴逆时针旋转角度1=DA C2.(9)曲柄的运动可以近似看成匀速圆周运动,当驴头从下死点开始运动时,1=1+t,(1 0)其中,t为工作时间;为角速度,可通过冲次计算得出.再根据公式(6)可计算得出2,游梁旋转角度3=2-2,(1 1)根据弧长公式可求得悬点位移s=3f.(1 2)通过带入不同冲次(即不同)进行计算可知,冲次不同会影响一个周期内计算出位移点的个数,但位移曲线不会发生变化,即冲程大小与抽油机冲次无关.由于抽油机运行期间其机械结构不变,所以往复运动的周期不变.而同工厂加工的同一批次的抽油机机械结构参数往往是相同的,能在一定范围内调整的部件只有曲柄半径A B,当抽油机正常运行一段时间后一般也不再调整.1.3 周期的计算为了获得一个完整周期,需要获得2个相邻的下死点.我们在悬绳器处安装加速度传感器.在驴头的往复运动中,加速度传感器可以实时监测加速度的瞬时变化,进而获得加速度变化曲线.曲线的极大值点为下死点,极小值点为上死点,周期值为相邻2个极大值序号之差的绝对值.所以我们只需要在加速度变化曲线中寻找2个相邻的极大点,便可找到66 曲阜师范大学学报(自然科学版)2 0 2 3年一个完整周期.于是本文提出了算法1,其核心思想是先寻找曲线内最特殊的极大值点 最大值,然后寻找与最大值相邻的极大值,进而可以获得一个完整周期.后面的实验也基于这个算法展开.算法1 寻找极值点序号及周期输入:A r r a y加速度值的数组,n数组大小输出:最大值、极大值、极小值的序号、周期1:f u n c t i o n G e t C y c l e(A r r a y,n)2:l a r g e s t遍历A r r a y,获得其中最大值的序号3:i f l a r g e s tn/2 t h e n4:m i n i m u m 从l a r g e s t开始向右遍历剩余A r r a y,找到第一个比其右边5 0个点都小的值,这个值就是最大值右边第一个极小值,获得其序号5:m a x i m u m 从m i n i m u m开始向右遍历剩余A r r a y,找到第一个比其右边5 0个点都大的值,这个值就是极小值右边第一个极大值,获得其序号6:c y c l e m a x i m u m-l a r g e s t7:e l s e8:m i n i m u m 从l a r g e s t开始向左遍历剩余A r r a y,找到第一个比其左边5 0个点都小的值,这个值就是最大值左边第一个极小值,获得其序号9:m a x i m u m 从m i n i m u m开始向左遍历剩余A r r a y,找到第一个比其左边5 0个点都大的值,这个值就是极小值左边第一个极大值,获得其序号1 0:c y c l el a r g e s tm a x i m u m1 1:e n d i f1 2:r e t u r n l a r g e s t,m a x i m u m,m i n i m u m,c y c l e1 3:e n df u n c t i o n 由于机械振动,从加速度传感器直接采集的数据有较多的离群点,无法直接获得极大值点和极小值点.为解决此问题,引入均值滤波的思想,对每个点的值都与其周围N个点取平均值.实验过程如图4所示.图4中的圆点是使用上述算法计算出的极值点,该图展示了N在不同取值下曲线的光滑程度及极值点情况.图4 均值滤波实验过程76第3期 田海峰,等:一种游梁式抽油机示功图测量方法 如图5所示,实验中通过对N的不同取值发现:当N过小时,无法找到极值点,进而无法算出准确的周期值;当N过大时,找到的极值点有较大误差,周期值也有较大误差.为了兼顾实用性和尽可能小的误差,在本文中取N=1 5.图5 均值滤波实验结果 在悬绳器处安装加速度传感器得到驴头往复运动时加速度的变化曲线,对该曲线进行1 5点的均值滤波,寻找相邻的2个极大值,即可得到周期值和一个完整周期的起始位置.1.4 示功图绘制载荷数据由悬绳器处安装的载荷传感器直接采集获得.为了进行示功图绘制,需要使用上述方法预先计算出抽油机一个完整周期内等时间间隔的固定2 0 0个点的位移值,并保存在云端服务器中.再将载荷与加速度同步采集,使其一一对应,每隔2 0m i n采集3个以上完整周期,采集频率要远远大于每周期2 0 0个点.然后使用前述方法对加速度数据进行处理,找出一个完整周期,对这个完整周期取等时间间隔的2 0 0个载荷值并上传至云端服务器,进而在云端服务器绘制示功图.2 实验与结果2.1 实验环境本实验中使用消息队列遥测传输协议(m e s-s a g eq u e u i n gt e l e m e t r yt r a n s p o r t,MQT T)将传感器采集的数据通过窄带物联网(n a r r o wb a n di n t e r-n e to f t h i n g s,N B-I o T)传输至云服务器.MQT T协议由I BM和E u r o t e c h公司于1 9 9 9年开发,是一套轻量级跨平台的基于发布/订阅的消息传输协议9,以其轻量、简单、开放和易于实现的特点广泛运用于物联网领域.作为众多低功耗广域网通信技术的一种,N B-I o T是由我国华为公司联合国际相关通信公司共同制定的窄带物联网技术标准,已成为被运营商广泛推广的商用技术1 0,以其超低功耗、低成本等优点广泛应用于智慧城市、智慧农业等新兴物联网系统的搭建.本实验硬件系统选用兼顾运算能力和低功耗的S TM 3 2 F 1 0 3系列微控制器作为主控芯片,驱动一个加速度传感器和一个载荷传感器,分别用来确定一个完整周期和检测负载数据.选用移远B C 2 6 0 Y-C N的N B-I o T通信模块,将数据通过N B-I o T网络发送至云端服务器.微控制 器 程 序 分 为3个 层 次.硬 件 抽 象 层(h a r d w a r ea b s t r a c t i o nl a y e r,HA L):HA L是位于上层服务组件与硬件电路之间的接口层,其目的在于将硬件抽象化.S e r v i c e:服务组件,对HA L进行服务化抽象和管理.S e r v i c e的重点是为上层提供服务.T a s k:是满足用户需求的任务,主要是完成加速度与载荷的同步采集、通过加速度判断一个完整周期、2 0 0个等时间间隔载荷的发送.主程序则是按照2 0m i n分钟的时间间隔循环顺序调度上述任务.2.2 实验过程在油田选取了使用C Y J 8-3-2 6 HY型号抽油机的4口 油 井Z P 2 4-X 4 2,Z P 2 4-4 4,Z P 1 9-3 5,Z P 1 9-X 3 7.首先使用本文提出的间接法测得一组位移数据,再使用拉绳位移传感器收集一组位移数据(下称传统法)并进行对比,如图6所示.(a)Z P 1 9-3 5 (b)Z P 1 9-X 3 786 曲阜师范大学学报(自然科学版)2 0 2 3年 (c)Z P 2 4-X 4 2 (d)Z P 2 4-4 4图6 实验结果 为了进行定量评价,分析不同油井2种方法测得位移数据的差别,选取了2组数据的最大值(即冲程)之间的相对误差作为衡量标准,带入4口井的位移数据得冲程误差如表1所示.表1 冲程误差井名Z P 1 9-3 5 Z P 1 9-X 3 7Z P 2 4-X 4 2 Z P 2 4-4 4传统法测冲程/m3.0 1 33.0 1 33.0 1 33.0 1 3间接法测冲程/m2.9 9 73.0 0 22,9 9 52.9 8 5相对误差/%0.5 30.3 50.5 90.9 5 由表1可见,这些井冲程的相对误差均小于1%,误差在可接受的范围之内.2种方法绘制出的示功图如图7所示.(a)Z P 1 9-3 5(b)Z P 1 9-X 3 7(c)Z P 2 4-X 4 2(d)Z P 2 4-4 4图7 示功图 示功图的面积表示泵在一个行程中做功的量,是抽油机工况的诊断重要指标.我们计算出了2种方法绘制的示功图的面积,并计算了其相对误差,结果如表2所示.结果显示,4口井的相对误差均小于2%,所以间接法的测量精度与传统法相当.表2 示功图面积及误差井名Z P 1 9-3 5 Z P 1 9-X 3 7Z P 2 4-X 4 2 Z P 2 4-4 4间接法面积/(k Nm)5 2.7 8 87 6.1 3 04 6.4 8 65 3.0 0 3传统法面积/(k Nm)5 2.8 0 77 5.9 3 84 5.9 7 55 2.5 5 2相对误差/%0.0 40.2 51.1 10.8 696第3期 田海峰,等:一种游梁式抽油机示功图测量方法 3 总 结本文提出了一种游梁式抽油机示功图测量方法,通过抽油机的机械尺寸和运动学公式计算出抽油机一个工作周期内等时间间隔2 0 0个点的位移,保存在云端服务器上.使用加速度传感器和载荷传感器同步采集数据并一一对应,对加速度数据处理得到一个周期内等时间间隔的2 0 0个加速度,将2 0 0个加速度对应的载荷上传至云端服务器,便可在云端服务器绘制示功图.本方法位移数据由计算所得,所以不受抽油机的运动及环境因素影响,精确度和可靠性高;使用低功耗、低成本和传输距离远的N B-I o T网络,所以安装维护成本低廉.参考文献:1刘昕晖,李春爽,陈琳,等.游梁式抽油机节能技术综述J.吉林大学学报(工学版),2 0 2 1,5 1(1):1-2 6.2仲志丹,孙勇军,杜慧颖,等.抽油机示功图位移测量方法研究J.智能计算机与应用,2 0 1 8,8(2):6 8-7 2,7 7.3王海文,郑伟林,严锦根,等.抽油机悬点位移的在线测试J.油气田地面工程,2 0 1 4,3 3(1 1):4 1-4 2.4王尧.抽油机井井下功图采集系统研制D.哈尔滨:哈尔滨理工大学,2 0 1 4.5张湧涛,潘俊钢.基于加速度传感器的角位移测量系统J.中国仪器仪表,2 0 1 7(1 0):5 7-5 9.6刘岢鑫.电参数反演抽油机井示功图技术研究D.大庆:东北石油大学,2 0 1 2.7梁宁.游梁式抽油机设计与实现J.广东化工,2 0 1 7,4 4(9):2 4 4-2 4 5.8齐俊林,曹和平.游梁式抽油机分析的数值法J.石油机械,2 0 0 6(3):3 2-3 5,4 2,8 6.9任亨,马跃,杨海波,等.基于MQ T T协议的消息推送服务器J.计算机系统应用,2 0 1 4,2 3(3):7 7-8 2.1 0吴 小军.基 于N B-I o T的无 线传 感 器网 络技 术研 究D.上海:东华大学,2 0 1 9.T h en e wm e a s u r i n gm e t h o df o r t h e i n d i c a t o rd i a g r a mo f t h eb e a mp u m p i n gu n i tT I AN H a i f e n g,CHEN M o,ZHANGT e n g,Q I U M a o s h u n(S c h o o l o fC y b e rS c i e n c ea n dE n g i n e e r i n g,Q u f uN o r m a lU n i v e r s i t y,2 7 3 1 6 5,Q u f u,S h a n d o n g,P R C)A b s t r a c t:A tp r e s e n t,t h eb e a mp u m p i n gu n i t i sw i d e l yu s e d i nd o m e s t i co i l f i e l d s.H o w e r e r,t h ea c c u-r a c ya n dr e l i a b i l i t yc a n n o tb ec o n s i d e r e ds i m u l t a n e o u s l yw h e nd i a g n o s i n gt h ew o r k i n gc o n d i t i o n so ft h ep u m p i n gu n i t s.T od e a lw i t ht h i sp r o b l e m,an e w m e t h o do fm e a s u r i n gt h e i n d i c a t o rd i a g r a mo f t h eb e a mp u m p i n gu n i t i sp r o p o s e d.W i t h t h i sm e t h o d,t h ed i s p l a c e m e n tw i t h i na c o m p l e t ew o r k i n gp e r i o dc a nb e c a l-c u l a t e db a s e do n t h em e c h a n i c a l s t r u c t u r e a n d t h ek i n e m a t i c e q u a t i o n so f t h ep u m p i n gm a c h i n e,a n d t h e r e-s u l t so f t h ed i s p l a c e m e n t a r e s t o r e d t o t h e c l o u ds e r v e r.T h e a c c e l e r a t i o nd a t aa n d t h e l o a dd a t aa r e c o l l e c t-e ds y n c h r o n o u s l yb yu s i n g t h e a c c e l e r a t i o ns e n s o r a n d t h e l o a ds e n s o r.T h r o u g hm e a n f i l t e r i n go f t h e a c c e l-e r a t i o nd a t a,t h e l o a dd a t a i na s i n g l e c o m p l e t e c y c l e i s i n t e r c e p t e da n du p l o a d e d t o t h e c l o u ds e r v e r,a n d t h ei n d i c a t o rd i a g r a mo f t h ep u m p i n gu n i t i sd r a w nw i t hc l o u dc o m p u t i n g.E x p e r i m e n t s s h o wt h a t t h i sm e t h o di ss u p e r i o r t ot h ee x i s t i n gm e t h o d s,a n d i th a s t h ea d v a n t a g e so fh i g ha c c u r a c y,h i g hr e l i a b i l i t y,e a s y i n s t a l-l a t i o na n dm a i n t e n a n c e,a n d l o wc o s t.K e yw o r d s:i n d i c a t o rd i a g r a m;b e a mp u m p i n gu n i t;a c c e l e r a t i o ns e n s o r;m e a nf i l t e r07 曲阜师范大学学报(自然科学版)2 0 2 3年