节点文献

基于特征识别的电潜泵井工况智能诊断新方法

New Method for Intelligent Diagnosis of Working Conditions in Electrical Submersible Pump Well Based on Feature Recognition

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具，请取消加速工具后下载。

【作者】 张瑞超； 尹玉琼； 徐林颖； 陈德春； 肖良飞； 杨康敏；

【Author】 ZHANG Ruichao;YIN Yuqiong;XU Linying;CHEN Dechun;XIAO Liangfei;YANG Kangmin;

【机构】 中国石油大学胜利学院油气工程学院； 东营职业学院石油装备与机电工程学院； 东营职业学院会计学院； 中国石油大学(华东)石油工程学院； 中国石化河南油田分公司石油工程研究院；

【摘要】 针对目前油田现场电潜泵井工况诊断方式一般为人工诊断,存在工作技术性强,依赖技术人员的经验和方法,诊断效率和精度较低,且工作量大等缺陷的问题,以油田现场采集的电流卡片为数据来源,形成了10种不同典型工况下的电流卡片样本库,分析每种典型工况下电流曲线的形态特征及其形成原因,统一规范并确定了5个特征参数和7个电流特征以及它们的阈值,并对每种典型工况下的电流曲线进行特征提取,从而形成了基于特征识别的电潜泵井工况智能诊断新方法,以判断油井工况故障,并提出解决措施。对油田现场6口油井的电流卡片进行工况诊断,工况诊断符合率为100%,表明所建立的诊断模型具有很好的精度,可以满足油田现场工程对诊断精度的要求,能够为油田现场的生产提供理论支持和指导。

【关键词】 电潜泵井； 电流卡片； 特征识别； 智能诊断；
【基金】 中国石化科技部项目(P15121)
  • 【文献出处】 中国石油大学胜利学院学报 ,Journal of Shengli College China University of Petroleum , 编辑部邮箱 ,2018年04期
  • 【分类号】TE933.3
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】220
打印本页
节点文献中：