典型示功图在油井生产中的应用

随着油田开采时间的延长，油层内原始储量在逐渐减少，油层的供液能力和油层性质在不断变化，这些变化给抽油机井井下深井泵的工作造成了很大影响。本文通过对深井泵典型示功图的特点进行分析，准确判断生产实际所测示功图的影响因素，有针对性的采取治理措施，提高深井泵的泵效，延长检泵周期。     

SW-Ⅲ型抽油机井示功图远程传输监控系统在商河油田的使用

系统介绍SW-Ⅲ型抽油机井示功图远程传输监控系统的各项组成部分,着重介绍了该系统在商河油田的使用情况,包括选井原则、监控体系、使用效果及解决的重点问题.     

示功图图版在油井工况诊断中的应用

通过建立油井示功图工况模板库,利用最小二乘法计算出实测功图与模板库中各标准功图的最小二乘相似度,从中得到相似度最高的结果,从而进行工况诊断,可以实现油井功图的自动识别与智能诊断.经过现场功图对比诊断表明:该方法诊断精度较高,达到现场应用标准.     

神经网络在示功图类型识别中的应用

示功图是判断油井生产状况的重要依据。神经网络能够反映任意非线性的映射关系,从而可以应用于图形识别。本文主要讨论BP神经网络判定示功图类型的实现过程,阐述了BP神经网络的算法结构、示功图特征提取,并给出了部分算例结果。     

浅议示功图在油井管理中的应用

在油井管理工作中,我们主要依靠示功图分析油井的生产状况,再结合电流监测、憋压、碰泵等手段,分析油井不正常的原因。能够及时准确的判断出油井不出原因,快速制定出复产措施,获得较好的效果。     

数字化示功图在油田的应用

根据抽油机工作基本原理、运动力学和运动原理,研发出的油田数字化示功图平台。该示功图可分析计算油井产量,根据示功图形状和上下载荷参数分析油井井下受力情况,抽油机和油井井下实时工况。数字化示功图的应用可以监测实测数据和油井运行状态,摸索间开井和电加热运行制度,调整地面生产运行参数,及时发现不正常井。应用该平台做到快速反应,提高开井时率,及时发现、处理不正常井,精细油井管理,实现提质增效。     

利用人工神经网络方法诊断抽油机井工况

利用人工神经网络方法对抽油机井示功图进行分类识别,对油田实测的示功图数据进行了预处理,然后利用MATLAB神经网络工具箱进行数学处理,建立人工神经网络方法诊断模型.经过测试结果表明,本文建立的神经网络模型对故障识别正确率高,识别效果稳定.将人工神经网络用于示功图的自动识别,为实现抽油系统故障诊断的自动化开辟了新的道路.     

抽油机井远程监测示功图质量可靠性改进

针对普通载荷传感器接线插头随驴头往复运动，易松动导致信号传输可靠性差，影响示功图的上传问题。设计了游梁式栽荷传感器，在确保示功图信号准确传输的条件下，改进了接线插头连接方式，使信号线紧固在传感器上。经过现场试验，认为远程监测示功图的质量可靠性得到了提高。     

基于ADXL202E的游梁抽油机游梁角度测量系统的设计

抽油机采油是目前石油开采过程中最重要的环节之一,抽油机的工况直接影响到油田的产油量,分析示功图是判断抽油机工况的基本方法。本文涉及的基于ADXL2E的游梁式抽油机游梁角度测量系统,能够精确测量游梁的角度值,配合监控终端的电机监控系统,可以实时测绘抽油机当前的示功图,具有较高的工程应用价值。     

樊学油区抽油机井异常工况诊断与处理

抽油机井在正常生产过程中,示功图形状变化不大,上下行电流相对稳定,憋压曲线正常,低压油井井口呼吸有规律可循。当任一动态参数发生异常,很有可能是抽油机井出现某种问题,此时应及时分析判明原因并采取相应的措施,使油井恢复正常生产。介绍了抽油机井异常工况诊断的几种方法,并结合实例分析了抽油杆断脱、泵漏失及出油管线堵塞等情况下上下行电流、示功图、憋压曲线或井口呼吸等参数的具体变化,指出,实际操作中,几种参数应结合判断,综合考虑,才能准确判明油井工况。